本書強(qiáng)調(diào)適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析以綜合方式依賴于健全的數(shù)據(jù)收集、智能數(shù)據(jù)管理、適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計程序和對結(jié)果的可理解的解釋。監(jiān)督學(xué)習(xí)可被統(tǒng)一視為回歸分析的一種形式。通過大量實(shí)際應(yīng)用及其相關(guān)的R代碼來說明關(guān)鍵概念和過程，著眼于實(shí)際意義。

《隨機(jī)分析與控制簡明教程》介紹隨機(jī)分析及隨機(jī)控制的基本理論與方法.第1章介紹布朗運(yùn)動與鞅,涵蓋定義、停時定理、Doob不等式、下鞅的Doob-Meyer分解定理、Meyer過程等內(nèi)容;第2章介紹隨機(jī)積分、It.公式、鞅表示定理,以及測度變換的Girsanov定理.第3章介紹隨機(jī)微分方程基礎(chǔ):解的存在唯一性、解對系數(shù)的連

本書系統(tǒng)地介紹了多元統(tǒng)計分析中的經(jīng)典理論和方法，重點(diǎn)講解了多元正態(tài)總體的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗(yàn)、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、典型相關(guān)分析。本書力求以統(tǒng)計思想為主線，以SPSS軟件為工具，深入淺出地介紹各種多元統(tǒng)計方法的理論和應(yīng)用，以大量實(shí)際問題為背景，介紹多元統(tǒng)計分析的基本概念和方法，具有很強(qiáng)的實(shí)用

本書根據(jù)高等學(xué)校非數(shù)學(xué)類專業(yè)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程的教學(xué)要求和教學(xué)大綱，將新工科理念與國際化深度融合，借鑒國內(nèi)外優(yōu)秀教材的特點(diǎn)，結(jié)合山東大學(xué)數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫完成.本書共8章，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、數(shù)字特征與極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗(yàn)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計在

試驗(yàn)設(shè)計是近代科學(xué)發(fā)展的重要基礎(chǔ)理論之一。它研究不同條件下各種試驗(yàn)的*優(yōu)設(shè)計準(zhǔn)則、構(gòu)造和分析的理論與方法。為適應(yīng)現(xiàn)代試驗(yàn)的需要，作者于2006年開始建立了一個新的*優(yōu)因子分析設(shè)計理論，包括*優(yōu)性準(zhǔn)則、*優(yōu)設(shè)計構(gòu)造，以及他們在各種不同設(shè)計類中的推廣�！�*優(yōu)因析設(shè)計理論（英）》*先給出近代試驗(yàn)設(shè)計，主要是多因子試驗(yàn)設(shè)計的基

本書在簡要介紹概率論知識的基礎(chǔ)上，著重介紹常用的數(shù)理統(tǒng)計方法和隨機(jī)過程模型，其中數(shù)理統(tǒng)計部分包含數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與正交試驗(yàn)設(shè)計、回歸分析等；隨機(jī)過程部分包含隨機(jī)過程的基本概念、泊松過程、高斯過程與隨機(jī)微分方程、馬爾可夫鏈等。這些內(nèi)容可為解決自然科學(xué)、工程技術(shù)、社會科學(xué)等領(lǐng)域的復(fù)雜隨機(jī)問題

貝葉斯是當(dāng)前人工智能的重要基礎(chǔ)之一。目前市面上有關(guān)貝葉斯的書籍，大多是從工科角度去闡述貝葉斯定理的推導(dǎo)和應(yīng)用，因此運(yùn)用了非常多的煩瑣公式、定理和推導(dǎo)。而貝葉斯應(yīng)用卻是非常廣泛的，絕不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個工具，還可以上升到一套科學(xué)思維方法論。本書主要以貝葉斯為核心，講授了一些重要的思維方式，包括概率思維、最大似然估計、貝

本書是高等院校概率論課程的教材,是北京大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)系列叢書"《概率論》的第二版。全書共分六章，內(nèi)容包括：古典概型和概率空間、隨機(jī)變量和概率分布、隨機(jī)向量及其概率分布、數(shù)學(xué)期望和方差、特征函數(shù)和概率極限定理、隨機(jī)過程簡介。每小節(jié)配有練習(xí)題，每章配有總習(xí)題，書末附有習(xí)題答案或提示，供讀者參考。本書對概率論的基本內(nèi)容做了系統(tǒng)

本書從大數(shù)據(jù)概述入手，介紹了大數(shù)據(jù)的定義、特點(diǎn)、類型與價值，闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，討論了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，然后重點(diǎn)講述了數(shù)據(jù)挖掘的基本算法和技術(shù)，包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，最后從具體的應(yīng)用場景出發(fā)，深入探討了大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際中的應(yīng)用和實(shí)踐，包括金融、醫(yī)療、電子商務(wù)等領(lǐng)域，展望了大數(shù)據(jù)分

本書根據(jù)高等院校概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的最新教學(xué)大綱及考研大綱編寫而成。全書共十二章，主要介紹了概率論的基本概念、隨機(jī)變量及其分布、數(shù)學(xué)特征、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析及回歸分析、隨機(jī)過程、平隱隨機(jī)過程、時間序列分析等，著重闡述了概率論與數(shù)理統(tǒng)計中主要內(nèi)容的思想方法，力求做到理論與應(yīng)用相結(jié)合。各章均包括