本書內(nèi)容主要包括四部分：一、介紹聚類算法及研究；二、計(jì)算智能技術(shù)介紹，主要研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及離散Morse理論；三分別提出三種聚類模型：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類模型、基于遺傳優(yōu)化的譜聚類模型、基于Morse優(yōu)化的聚類模型。本書將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等計(jì)算智能技術(shù)用于聚類分析，構(gòu)造聚類分析模型，研究該模型的定義及優(yōu)化方

本書是一本應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)教材，是多元統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)踐指南.書中介紹了各類多元統(tǒng)計(jì)分析方法，并結(jié)合SAS、SPSS和SYSTAT給出了各分析方法的實(shí)現(xiàn).本書主要側(cè)重于應(yīng)用，通過使用現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集的豐富實(shí)例，闡明了何時(shí)、為什么以及如何使用數(shù)據(jù)集，便于讀者學(xué)習(xí)理解.本書條理清晰，內(nèi)容精練，言簡意賅，可作為高等院校數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息

《概率論期末高效復(fù)習(xí)筆記》（宋浩）

本書按照黨的二十大報(bào)告的要求，加入了相關(guān)的思政教學(xué)元素。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等內(nèi)容。注重基本概念，突出概率的直觀、嚴(yán)謹(jǐn)性，同時(shí)堅(jiān)持應(yīng)用導(dǎo)向、提升學(xué)生的創(chuàng)新能力。本書突出直觀的概率理論知識(shí)，注重基本概念的表述，堅(jiān)持應(yīng)用導(dǎo)向，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)

本書是作者編著的教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》（第二版）的配套輔導(dǎo)用書，是教材的重要補(bǔ)充，供師生教學(xué)和學(xué)習(xí)參考使用。全書共分八章：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)。每章內(nèi)容由三部分組成：第一部分是對全章知識(shí)點(diǎn)的歸納總結(jié)；

本書適應(yīng)了大數(shù)據(jù)時(shí)代對人才培養(yǎng)的需求，通過將數(shù)據(jù)處理技術(shù)與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)相結(jié)合，在內(nèi)容上設(shè)置了大數(shù)據(jù)概述與SPSS基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)文件的建立與數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)的描述性分析、抽樣推斷與參數(shù)估計(jì)、數(shù)據(jù)可視化分析、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)分析、線性回歸分析、時(shí)間序列分析與統(tǒng)計(jì)預(yù)測、編制數(shù)據(jù)分析報(bào)告十個(gè)項(xiàng)目。本書將理論知識(shí)與實(shí)操能力的培養(yǎng)

本書通過三大部分的內(nèi)容對教材進(jìn)行補(bǔ)充:第一部分為對應(yīng)教材的課后習(xí)題全解和每章總復(fù)習(xí)題全解;第二部分是試題選編,精心編排了與學(xué)期對應(yīng)的期末模擬試題八套;第三部分是高校期末試題選編的全解。本書對原書習(xí)題給出了詳細(xì)解法,還增加了高校典型期末試卷,讓學(xué)生提前鞏固所學(xué)知識(shí)點(diǎn),同時(shí)本書給出多種解題方法引導(dǎo)學(xué)生舉一反三,充分調(diào)動(dòng)學(xué)生

本書共7章，分為3部分：第1章為概率論基礎(chǔ)部分，回顧本科相關(guān)知識(shí)并補(bǔ)充所需的一些擴(kuò)展知識(shí)；第2、3、4章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，內(nèi)容涵蓋數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本概念和統(tǒng)計(jì)推斷的兩大主題——參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)；第5、6、7章為隨機(jī)過程部分，內(nèi)容涵蓋隨機(jī)過程基本概念和在應(yīng)用中占主導(dǎo)地位的馬爾科夫過程和二階矩過程。

"本書根據(jù)高等院校理工、農(nóng)林和經(jīng)濟(jì)管理等非數(shù)學(xué)類本科專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的最新教學(xué)大綱及考研大綱編寫而成，注重?cái)?shù)學(xué)概念的實(shí)際背景，強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)的思想與方法，聯(lián)系理論與實(shí)際，服務(wù)于專業(yè)課程。 本書分為三部分，第1～5章為第一部分，介紹概率論的基礎(chǔ)知識(shí)，包括：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

《高等概率論》從Kolmogorov公理化體系出發(fā),主要講授高等概率論的基礎(chǔ)概念和基本方法,分概率論、隨機(jī)過程和鞅論三部分內(nèi)容.《高等概率論》共十章,具體包括緒論、概率空間與隨機(jī)變量、分布與積分、條件數(shù)學(xué)期望、隨機(jī)變量列的收斂、特征函數(shù)及其應(yīng)用、隨機(jī)過程基礎(chǔ)、鞅論基礎(chǔ)、可選時(shí)定理的應(yīng)用、隨機(jī)點(diǎn)過程等.《高等概率論》在內(nèi)