本书主要介绍概率论与数理统计，R统计软件的使用基础，重点讲明概率论与数理统计的基本概念、定理、性质和计算方法。本书列举了较多在工程技术、经济管理、社会生活等各方面实际问题，针对有关计算问题，介绍了如何运用R统计软件解决。通过对本书学习，使读者掌握概率论与数理统计的基本理论和计算方法，学会运用R统计软件解决本专业遇到的有

本书前几章着重讨论监督学习即已知训练样本及其类别条件下分类器的设计方法。在此之后介绍无监督模式识别，然后讲解模式识别系统中，特征提取和选择的准则和算法。第二部分介绍现代模式识别，其中包含支撑矢量机、组合分类器以及半监督学习。第三部分中讨论了深度学习模式识别。从现有的深度神经网络出发再到强化学习、宽度学习、图卷积网络等。

本书写作的指导思想是：既要保持较为严谨的统计理论体系，又要努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件较全面地系统介绍回归分析的实用方法。为了贯彻这一指导思想，本书将系统介绍回归分析基本理论和方法，在理论上，本书叙述了经典的*小二乘理论，同时又结合应用中出现的一些问题给出了对*小二乘估计的改进方法。中心主题是建

暂无关于 概率论与数理统计的更多介绍。

《计算方法及其应用》主要介绍了数值计算方法的基本理论，内容包括计算方法的基本概念、函数的插值与拟合、数值积分和数值微分、非线性方程的数值解法、解线性方程组的直接法和迭代法、常微分方程的数值解法、矩阵的特征值和特征向量的计算。书中含有丰富的例题、习题和上机实验题。 《计算方法及其应用》可作为数学与应用数学、信息与计算科学

在科学技术及数学自身飞速发展的今天,现代数学作为其他学科的基础、语言、工具和手段,其地位日益提高.《现代应用数学基础（第二版）》旨在打造一本适合高校理工类研究生学习现代数学基础理论与方法的基本教材,使研究生能在较短的时间内尽可能多地了解现代数学的基本概念、基本理论和基本方法,提升现代数学素养,增强运用现代数学知识分析问

本书旨在讲述现代科学计算中常用的数值计算方法及其理论，包括插值法、数值积分和数值微分、非线性方程求根、线性方程组的迭代法和直接法、常微分方程的数值解法。每章都配有相应的习题和数值实验题，书末附有部分习题答案和相关附录。本书着重基本思想的阐述、内容的实用性和数值计算方法的应用。

《现代数值分析》是为高等院校理工科研究生各专业开设的“数值分析”课程编写的教材,内容包括函数插值、函数逼近、数值积分与数值微分、线性方程组的直接解法和迭代解法、非线性方程求根、矩阵特征值与特征向量、常微分方程初值问题的数值解法、傅里叶变换与小波变换、偏微分方程数值解初步.全书注重算法数学理论的建立和应用,最终实现工程问

本书是根据教育部最新的职业教育教学改革要求，结合本课程已取得的教学改革成果，在对多所高职院校专业教学及企业用人情况充分调研的基础上，本着学以致用、立足于服务专业课的原则编写而成的。本书主要内容有函数与极限、导数及其应用、一元函数微积分、常微分方程初步、线性代数初步、概率论初步、无穷级数初步等。本书每部分的数学知识均采用

《应用概率与数理统计（第2版）》是按照高等院校教学指导委员会关于概率统计课程的教学基本要求编写而成的，全书共分8章，前3章为概率部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布以及数字特征；第4～7章为数理统计部分，内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析；第8章为Excel在统计分析中的应用。《应用概率与数理统