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计算统计包含求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法等， 又全面地介绍了近些年来发展起来的某些新方法， 如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。最后还提供了各种难度的习题。随着计算机的快速发展， 数理统计中许多涉及大计算量的有效方法也得到了广泛应用与迅猛发展， 可以说， 计算统计已是统计中一个很重要的研究方向。
Hebbian Physics Networks: A Self-Organizing Computational Architecture Based on Local Physical Laws
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Geometry and factorization of multivariate Markov chains with applications to MCMC acceleration and approximate inference
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Bounds on inequality with incomplete data
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Data-driven configuration tuning of glmnet for balancing accuracy and computational efficiency
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Efficient sequential Bayesian inference for state-space epidemic models using ensemble data assimilation
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参考链接
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