本書第1~4章對馬爾可夫過程的基礎理論進行了介紹，后面各章給出了生滅過程的構造、隨機單調(diào)性、轉移函數(shù)的各種收斂性、生滅過程的第一特征值問題、D.G.Kendall猜想等內(nèi)容。最后，為了應用的需要，本書還引入并初步討論了半馬爾可夫生滅過程。本書可作為高等學校相關專業(yè)的教科書，也可作為科學研究工作者的參考用書。

本書從統(tǒng)計判決、語言結構法、模糊集論三方面提供了圖象識別的理論基礎.第一章介紹了圖像識別研究的對象及方法，它是本書的引論；第二章到第四章介紹了統(tǒng)計圖像識別中的一些基本方法及理論基礎；第五章介紹了圖像識別的語言結構法；第六章介紹了用模糊集的方法進行圖像識別.本書可供從事有關圖像識別的廣大工程技術人員及科學研究工作者參考，

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本理論與方法.內(nèi)容包括：概率論基本概念、隨機變量與隨機向量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析.每章均配有習題，書后附有習題答案，習題中收集了歷屆研究生考試試題，既便于教學，又利于考試復習，本書可作為高等

本書主要講述本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程主要知識，內(nèi)容安排完全按照教育部規(guī)定的教學大綱設計的。全書共九章，主要包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、數(shù)理統(tǒng)計在經(jīng)濟中的應用。本書可作為理工類、經(jīng)管類本科生的教材，也可供新

本書按照主教材的章節(jié)順序，分為10章主要內(nèi)容包括隨機事件與概率、一維隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、極限定理、數(shù)理統(tǒng)計基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析及方差分析簡介、經(jīng)典問題剖析本書內(nèi)容緊扣主教材，書中例題豐富且具有代表性，例題分析與解答展示了基本的解題思路、解題方法與解題技巧，起到了

本書展示了如何使用真實的數(shù)據(jù)真實地進行貝葉斯數(shù)據(jù)分析。作者從概率與程序設計的基本概念出發(fā)，逐步帶你進階，幫助你最終掌握在實際的貝葉斯數(shù)據(jù)分析中常用的高級模型。本書分為三大部分，共有25章。第一部分介紹基礎知識，內(nèi)容包括貝葉斯推斷的基本思想、模型、概率及R語言編程。第二部分涵蓋了現(xiàn)代貝葉斯數(shù)據(jù)分析的所有關鍵思想。第三部分

本書從系統(tǒng)視角出發(fā),闡述如何利用技術手段搭建企業(yè)級推薦系統(tǒng),內(nèi)容包括認知篇、數(shù)據(jù)篇、召回篇、排序篇、系統(tǒng)篇5個部分，覆蓋企業(yè)級推薦系統(tǒng)建設的核心要點。本書知識體系清晰，從基礎知識切入，逐步深入，先后涉及推薦系統(tǒng)的經(jīng)典技術、主流技術和前沿技術。本書通過“理論+案例+代碼示例+心得體會”的方式闡述、歸納和總結推薦系統(tǒng)的知識

時間序列分析是統(tǒng)計學科的一個重要分支，它主要研究隨著時間的變化，事物發(fā)生、發(fā)展的過程，尋找事物發(fā)展變化的規(guī)律并預測未來的走勢。在日常生產(chǎn)和生活中，時間序列比比皆是，所以目前時間序列分析方法廣泛應用于經(jīng)濟、金融、天文、氣象、海洋、物理、化學、醫(yī)學、質(zhì)量控制等諸多領域，成為眾多行業(yè)經(jīng)常使用的統(tǒng)計方法。本書是基于Python

"空間和時空連續(xù)過程的建模是空間統(tǒng)計學中一個重要且具有挑戰(zhàn)性的問題。本書詳細闡述了隨機偏微分方程（SPDE）方法用于帶有Matérn協(xié)方差結構的連續(xù)空間過程的建模。該方法已經(jīng)在R-INLA軟件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技術進行實現(xiàn)。本書通過使用模擬數(shù)據(jù)和真實應用程序的示例，解釋了關于建�？臻g過程和SPDE