"本书是随机过程的入门教材，着重从应用的角度介绍几类基本的随机过程及其理论和方法，全书共分六章，内容包括预备知识、随机过程基本概念、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、泊松过程与布朗运动、平稳过程。除第一章外，每章最后都配备了思考题，便于读者对该章内容进行更清晰的梳理。本书内容由浅入深，例题典型新颖，注重随机过程的

本书是根据工学硕士研究生应用数理统计课程基本要求编写的。全书除了讲述数理统计的传统基础内容数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析外，还包括多元统计分析初步、随机过程简介。本书根据研究生教学的特点精心选材（除随机过程简介外），注重阐明统计思想，突出统计方法介绍，强调MATLAB在数理统计中的应用；并通

本书基于Backstepping方法，重点研究其在纯反馈受约束系统和非三角结构受约束系统中的推广，结合自适应控制理论、神经网络和模糊逻辑系统逼近理论、关联大系统分散控制理论、随机微分方程稳定性理论及约束控制理论，对几类受约束的非线性系统的控制问题进行了深入的研究。

本书分为6章，从一道可用邦费罗尼不等式解答的IMO试题谈起，详细阐述了概率与不等式、概率与组合问题、概率与求和、概率与积分等内容，论述了邦费罗尼不等式及其在概率论中的应用，充分体现出用概率论知识来解答其他数学问题的优越性. 本书适合大学数学系的学生、中学数学教师、参加数学竞赛的教练员和参赛选手以及数学爱好者参考使用.

本书将模糊数据作为统计学研究范畴的对象，特别是以具有凸性的模糊数据作为研究对象，将统计学分析方法和模糊数学理论有机地结合起来，尤其是将α截集与置信区间分析方法相结合，提出并研究了模糊统计估计方法、广义模糊估计量等。这些成果丰富和发展了模糊数据统计分析方法，在模糊数据统计分析方法的方法论、认识论上具有一定程度的创新发展。

本书将多元统计方法、SPSS操作、多元统计方法应用案例有机结合,以多元统计方法应用为主线,以通俗易懂的语言对多元统计方法的核心思想进行系统介绍,并以图示方式介绍了其SPSS操作过程,通过案例的形式学习各种多元统计方法,极大地减轻了读者多元统计学的学习难度,使读者能够较轻松的掌握各种多元统计方法的应用。包含以下内容:绪言

本书为高等院校《概率论与数理统计》课程的同步辅导及学期复习用书,是解忧资料编写组结合自身多年教学辅导实践而编写的大学公共课程的资料。全书体例清晰,内容全面,重点突出,对知识难点和重点进行了详细梳理,并根据考点编写了经典习题,以便读者进行有针对性的练习。读者通过本书边学边练,可以更好地理解教材内容,掌握知识点,进而顺利通

本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，给出

本书是根据各专业类教学质量国家标准对本课程的基本要求编写的普通高校教材.针对应用型人才培养和工程技术应用需求，本书主要内容为数理统计理论模型及其应用，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析和随机过程.每个数理统计模型的讲解均与工程背景例题相对应，既有理论计算和推演，又有MATLAB软件实现过程.

本书稿属于概率统计理论方面的著作,共7章,分别是大数据时代、大数据时代概率思维、概率与统计、机器学习与概率统计、贝叶斯与大数据、马尔科夫蒙特卡罗方法、大数据时代下概率统计的应用及展望。书稿简单介绍大数据时代的背景,包括大数据涵义和特征等基础知识,并对概率论理论知识进行重点阐述,包括统计学的发展历程、概率论的基本概念、一