本書分為基礎(chǔ)篇和提高篇兩篇，內(nèi)容包括：隨機(jī)事件和概率、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)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、隨機(jī)事件和概率、多維隨機(jī)變量及其分布等。

本書是編者根據(jù)多年的教學(xué)實(shí)踐，按照新形勢下高等教育改革的精神，結(jié)合財(cái)經(jīng)類高校本科專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的教學(xué)大綱和考試大綱編寫而成。內(nèi)容包括：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、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析等章節(jié)的練習(xí)題和自測題

本書全面介紹貝葉斯推理與機(jī)器學(xué)習(xí)，涉及基本概念、理論推導(dǎo)和直觀解釋，涵蓋各種實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括樸素貝葉斯、高斯模型、馬爾可夫模型、線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)等。在介紹方法的同時(shí)，強(qiáng)調(diào)概率層面的理論支持，可幫助讀者加強(qiáng)對機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，其適合想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率方法的讀者。首先介紹概率論和圖的基礎(chǔ)概念，然后以圖模型為切入

本書采用了不相關(guān)的、來自信息論的研究，角度新穎地提出了一種證明中心極限的新方法，并對此進(jìn)行了全面描述：書中先是讀者呈現(xiàn)了熵和費(fèi)雪信息概念的基本導(dǎo)論，隨后以一系列與它們行為有關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)測試作為驗(yàn)證。在作者的獨(dú)特構(gòu)思與實(shí)證下，信息論與中心極限定理兩個(gè)看似不相干的領(lǐng)域被巧妙地聯(lián)結(jié)起來，實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科的科研合作。此外，書里還匯編了

本書為修訂和擴(kuò)展的新版本，新版里包括更為詳細(xì)的EM算法處理、有效的近似維特比訓(xùn)練程序描述，和基于n一最佳搜索的困惑測度和多通解碼覆蓋的理論推導(dǎo)。為了支持對馬爾可夫模型理論基礎(chǔ)的討論，還特別強(qiáng)調(diào)了實(shí)際算法的解決方案。具體來說，本書的特點(diǎn)如下：介紹了馬爾可夫模型的形式化框架；涵蓋了概率量的魯棒處理；提出了具體應(yīng)用領(lǐng)域隱馬爾

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》的同步輔導(dǎo)書，集長期在教學(xué)科研第一線的專家的豐富教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，按照系統(tǒng)性、結(jié)構(gòu)性、嚴(yán)謹(jǐn)性和簡潔性原則進(jìn)行編著。內(nèi)容主要包括隨機(jī)事件與概率、離散型隨機(jī)變量、連續(xù)型隨機(jī)變量、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、隨機(jī)向量和極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析等。適用于普通高等教育概率論與數(shù)理

本書根據(jù)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)科的脈絡(luò)走向和考生的復(fù)習(xí)進(jìn)度，將高等數(shù)學(xué)分為若干部分，考生只需按照書中的知識(shí)體系和進(jìn)度安排進(jìn)行復(fù)習(xí)，就可以輕松掌握考研數(shù)學(xué)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分。幫助考生在復(fù)習(xí)過程中熟悉考查的重點(diǎn)和難點(diǎn)，了解一定的命題規(guī)律和趨勢。

本書系統(tǒng)地介紹了定義在離散格(包括Zd和Bethe樹等)圖上的取值于有限集合的隨機(jī)場的相變、信息度量，以及網(wǎng)絡(luò)演化博弈論。全書共10章，分為三個(gè)部分。第一部分包括第1章至第3章，給出了隨機(jī)場的一般定義，重點(diǎn)介紹馬爾可夫場和Gibbs場，以及它們的等價(jià)關(guān)系，討論了Z2和樹(包括開樹和閉樹)上Ising模型的相變問題。第二

本書首先系統(tǒng)地介紹了張量理論的一些基本概念、基本操作、經(jīng)典張量分解以及經(jīng)典張量算法，進(jìn)而討論了支持張量描述和核支持張量描述(第3章)、OCSTuM和GA-OCSTuM方法(第4章)、極限張量學(xué)習(xí)算法(第5章)、核支持張量環(huán)機(jī)(第6章)、魯棒主張量成分分析(第7章)，最后對該領(lǐng)域未來的發(fā)展應(yīng)用前景做了評(píng)述與展望(第8章)

本書是應(yīng)用型本科理I類基礎(chǔ)課規(guī)劃教材之一，根據(jù)高等院校應(yīng)用型本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的最新教學(xué)大綱及考研大綱編寫而成。本書以適應(yīng)應(yīng)用型教學(xué)為指導(dǎo)思想，著重介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)中主要內(nèi)容的思想方法，力求做到理論與應(yīng)用相結(jié)合。本書介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、基本理論和方法，內(nèi)容包括隨機(jī)事件及概率、隨機(jī)變量及其分布、二維