计算机科学 - 第10页

《统计学习导论：基于R应用》是一本统计学习方法的概要书，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具，数据来自近20 年来生物学、金融学、市场营销学和天体物理学等领域。书中介绍了一些重要的建模方法和预测技术以及它们的相关应用。内容涉及线性回归、分类、再抽样方法、压缩方法、树方法、聚类、支持向量机等。书中使用大量案例来阐释相关方法，每章都有如何在 中实现所述方法的指导实验。《统计学习导论：基于R应用》读

《数据库系统基础教程(原书第3版)》由斯坦福大学知名计算机科学家Jeffrey Ullman和Jennifer Widom合作编写。《数据库系统基础教程(原书第3版)》首先介绍流行的关系数据库和对象关系数据库内容，涉及关系数据模型、E／R模型、UML模型以及对象模型等高级数据模型。然后介绍了有关半结构化数据组织管理中比较流行的XML等内容，既包括了数据组织模型的内容，也给出了相关编程语言，如XPa

了解计算机软硬件的工作原理可以为理解复杂代码打下坚实的基础，从而提升对代码的控制力。本书围绕如何将高级语言代码翻译成汇编语言、操作系统硬件资源管理、数据的编码、硬件的十进制数据处理、程序代码和机器代码等主题，解释了现代计算机的工作原理；从内存组织、二进制逻辑和数据类型等基本概念开始，逐步探讨它们在汇编语言层面的实现方式。 全书共 21 章，涵盖了数据存储、逻辑门和晶体管、中央处理器、汇编和机器代码