本書前四章取材于1987年Stroock在麻省理工學(xué)院的演講。它們構(gòu)成了對大偏差理論基本思想的介紹，并為具有較強(qiáng)分析和概率論背景的高年級研究生提供了一個(gè)學(xué)期的課程基礎(chǔ)。最后兩章介紹了各種不一致的結(jié)果(第5章)，并概述了允許測試和比較前幾章中使用的技術(shù)的分析方法(第6章)。本書適合對大偏差感興趣的研究生和數(shù)學(xué)研究人員閱讀

本書是以教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的“大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求”為指導(dǎo)，結(jié)合應(yīng)用型本科院校數(shù)學(xué)教學(xué)的特點(diǎn)編寫而成。全書結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、理論系統(tǒng)、舉例豐富、實(shí)用性強(qiáng)。全書以通俗易懂的語言，系統(tǒng)地講解了隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)

本書根據(jù)教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的“大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求”，并參考教育部考試中心制定的“全國碩士研究生招生考試數(shù)學(xué)考試大綱”，在2020年第二版的基礎(chǔ)上修訂而成。全書內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量的分布及其數(shù)字特征、多維隨機(jī)向量的分布及其數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、

本教材根據(jù)教育部最新制定的《高等工科院校本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的教學(xué)基本要求》，結(jié)合近年高等教育教學(xué)改革的研究成果及最新的數(shù)學(xué)課程改革理念編寫而成，遵循“以應(yīng)用為目的，以必需夠用為度”，著重?cái)?shù)學(xué)方法的介紹，淡化數(shù)學(xué)理論的推導(dǎo)和證明。全書共分九章，分別為隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的

本書是講解模式識別的理論基礎(chǔ)和典型應(yīng)用的教材。本書共14章，前12章為基礎(chǔ)理論，包含模式識別概述、理論貝葉斯決策、概率密度的估計(jì)、線性判別函數(shù)、非線性判別函數(shù)、其他分類方法、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、通用特征選擇與提取方法、數(shù)據(jù)特征提取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型架構(gòu)；后2章介紹指紋識別、光學(xué)字符識別、語音識別、

全書分為8章，包括計(jì)算與計(jì)算思維、問題求解與算法基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)表示與編碼、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、操作系統(tǒng)基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)分析、人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用。本書以計(jì)算思維能力培養(yǎng)為切入點(diǎn)，堅(jiān)持問題導(dǎo)向，通過編程實(shí)踐來闡釋基本概念和基本原理，將程序?qū)崿F(xiàn)貫穿于新技術(shù)的學(xué)習(xí)與應(yīng)用之中，幫助讀者在解決實(shí)際問題過程中提升對新技術(shù)

本書第1部分為實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)，與課堂教學(xué)內(nèi)容相對應(yīng)，設(shè)置了16個(gè)實(shí)驗(yàn)，每個(gè)實(shí)驗(yàn)既有操作引導(dǎo)，又有問題思考，幫助讀者舉一反三，拓展思路，加深對理論知識的理解，提高操作應(yīng)用能力；第2部分為習(xí)題選解，編寫了豐富的習(xí)題并給出參考答案，幫助讀者復(fù)習(xí)和鞏固課程內(nèi)容。第3部分為學(xué)習(xí)指南，包括操作系統(tǒng)應(yīng)用、辦公軟件應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用和程序設(shè)計(jì)

本書為普通高等教育“十一五”規(guī)劃教材。本書系統(tǒng)介紹隨機(jī)過程的基本理論、分析方法及在實(shí)際中應(yīng)用廣泛的幾類隨機(jī)過程。全書共8章，內(nèi)容包括：隨機(jī)過程的基本概念，隨機(jī)過程的線性變換，窄帶隨機(jī)過程，高斯隨機(jī)過程，泊松過程，馬爾可夫鏈和馬爾可夫過程。各章配有適量習(xí)題，書末附有習(xí)題提示與答案。

本書共分10章，內(nèi)容包括：緒論、線性方程組的直接解法、線性方程組的迭代解法、矩陣特征值問題的數(shù)值解法、函數(shù)插值、函數(shù)逼近、數(shù)值積分、非線性方程(組)的數(shù)值解法、常微分方程的數(shù)值解法、數(shù)值最優(yōu)化。本書不僅介紹各種算法的數(shù)學(xué)原理，而且注重算法的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用。書中各種算法都是用Matlab語言格式來描述的，每種算法都附有數(shù)值算

本教材結(jié)合高等職業(yè)院校教學(xué)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，以“必需、夠用”為原則，全面、系統(tǒng)地介紹了高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，內(nèi)容共分為7章，主要包括函數(shù)、極限與連續(xù)、一元函數(shù)微分學(xué)、導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用、一元函數(shù)積分學(xué)及其應(yīng)用、多元函數(shù)微積分、微分方程。本教材結(jié)構(gòu)編排合理，內(nèi)容深入淺出，語言通俗易懂，并配有許多數(shù)學(xué)建模及案例，以學(xué)生的實(shí)際應(yīng)用過程為導(dǎo)