在21世纪，统计方法在范围和影响方面都有惊人的扩展。大数据、数据科学和机器学习已经成为新闻中常见的术语，因为统计方法被用于处理现代科学和商业的庞大数据集。我们是怎么走到这一步的？我们又将走到哪里？ 本书将带你踏上数据分析变革的振奋之旅。从经典推断理论（贝叶斯理论、频率理论和Fisher理论）开始，各章节分别介绍一系列

本书作者采取对话式的风格讲述了关于组合数学的有趣的内容，使读者能感受到阅读的愉悦。书中时不时会有一些惊喜，比如用图像化的处理方法以及用易于推广的证明方式，证明了许多组合数学中重要的恒等式。全书共有９章:第１章介绍了斐波那契数列的组合解释；第２章介绍了广义斐波那契数列和卢卡斯数列；第３章通过对平铺进行着色，引入了线性递推

本书共十六章，包括静力学基础、平面汇交力系、力矩·力偶·平面力偶系、平面任意力系、空间力系、静力学专题、点的运动学、刚体的基本运动、点的合成运动、刚体的平面运动、质点动力学基本方程、动量定理、动量矩定理、动能定理、动静法、碰撞专题。每章都配有大量的例题、复习思考题与习题。在书的*后，给出了习题参考答案。

本书以Stan统计软件为基础，以R代码为例，提供了一个实际的统计推断的基础。从贝叶斯统计方法的角度出发，介绍了统计反思的相关知识，以及一些常用的进行类似权衡的工具，展示了两个完整的*常用的计数变量回归，介绍了应对常见的单一模型无法很好地拟合观测数据的排序分类模型与零膨胀和零增广模型，提出了基于贝叶斯概率和*熵的广义线性

本书始终“以应用为目的不削弱理论学习”为指导思想，主要内容有是概率论、数理统计、随机过程，每章节后附有习题，书末附有参考答案。

模式识别与分类的使用是当今许多自动化电子系统的基础。然而，尽管该领域已出版了许多名著，但该主题仍然非常具有挑战性，特别是对于初学者而言。《模式识别和分类》全面介绍了自动模式识别领域中所涉及到的核心概念。本书的构思适用于具有不同背景的新手，对图像、信号处理分析以及计算机视觉方面的研究人员和专业人员也非常有用。对于监督分类

本书共分六章，第壹章、矩阵论基础；第二章、范数理论；第三章、矩阵分析；第四章、矩阵分解；第五章、广义逆矩阵；第六章、非负矩阵。其中第壹章是工科线性代数与矩阵论的衔接内容；第二章至第五章介绍了现代矩阵理论*常见的方法；第六章介绍了非负矩阵，结合了近年的一些新的研究成果。各章后配有一定数量的习题。内容编排由浅入深，突出矩阵

本书以全面而有趣的方式介绍概率论与数理统计的基础知识，不仅讲授了实验设计和数据分析方法，而且重视培养将这些原理应用于实践的技能。第6版主要更新：·共18个新的“案例研究”，以帮助读者理解新增的概念。·第2章包含10个新例子，包括对“恺撒*后一口气”问题的重复独立试验分析。·第4章新增一个附录，总结了常用概率密度函数的所

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本书涵盖了高等微积分学的丰富内容，*精彩的部分集中在基础拓扑结构、函数项序列与级数、多变量函数以及微分形式的积分等章节。