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本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器

本教材的主要特色在于：主要针对统计学学科的特点，选取了Poison过程，更新过程，Markov链，鞅，布朗运动，随机积分，Levy过程等内容，为统计学各学科的学习打下坚实的理论基础。在教材的结构上，注重这些内容的内在联系，同时注意这些内容和统计学其他学科的联系，将比较抽象的理论知识和具体应用相结合，可以培养学生的学习兴

PrefaceSince2012,authorsofthisbookhavebeenengagedinteachingofprobabilityandstatisticsforinternationalexchangestudents.ThesestudentsarefromthecountriesalongtheBe

数据已经成为许多人日常生活的一部分，数据分析的需求也日益提高。本书尝试了解学习者的想法和需要，以初学者的视角力求让读者能够轻松、愉快地了解回归分析的基本思想和应用价值。基于实际数据的特点和归纳演绎的认知规律，本书精心挑选了丰富的实例，形象生动而又系统详尽地阐述了回归分析的基本理论和具体的应用技术，还辅以启发式的分析和直

本书内容包括事件及概率、随机变量的分布、多维随机变量的分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本知识、及数理统计的基本方法等,全书共分六章叙述。本教材总结了作者长期在经济类高校担任《概率论与数理统计》课程教学和科研工作的经验,编写中注重了本课程在经济管理领域的运用,选用了大量有关的例题与习题,习题

本书是一本依据Origin软件处理物理化学实验中一些典型和相对复杂应用实例的实用教材，是编者在多年物理化学实验课程教学实践的基础上编写的，涵盖了物理化学实验中的误差分析及数据处理、物理化学实验数据的表达方法、Origin9.1的介绍及基本操作、数据表操作与管理、二维图形绘制、曲线拟合、信号处理和谱线分析、物理化学实验数

本书是普通高等院校概率统计系本科生教材，全书共五章内容，分别为：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理。本书是作者多年教学工作经验的总结，全书体系完整，富有特色，论述严谨，推导细致，内容充实，通俗易懂，例题精选，习题配套，资料翔实，便于施教。每一节后都有习题，书末附有部

本书是与《计算机科学计算》（张宏伟等编，高教出版社出版）相配套的一本书，《计算机科学计算》是大连理工大学数学学院本科生专业课，全校研究生公共基础课的指定教材，偏重理论讲解。本书侧重习题解答，数值实验设计，算法设计等方面，满足学生进一步学习的需要。本书适合于应用型本科院校工程类、经济类、管理类专业学生自学及教学使用，也可

《数值分析典型应用案例及理论分析》分为上、下两册,本书为下册。本书以工程案例的讨论为主，基本思路在于基于数值分析基本理论建立数值模型，进行MATLAB程序设计，并就工程案例进行计算分析与讨论。本书分为８章，分别为递推法及其稳定性分析篇、函数计算*误差和相对误差分析篇、插值篇、拟合篇、线性方程组篇、非线性方程篇、数值积分