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贝叶斯方法是一种计算假设概率的方法。该方法将未知模型或变量看成已知分布的随机变量，基于先验和后验概率对未知参数进行推断。古特蒙德·R.艾弗森以清晰的笔调介绍了贝叶斯方法，通过一些简单范例，讲解了如何运用贝叶斯理论及统计推论估计各种参数（包括比例、均值、相关性、回归和方差）。艾弗森提出贝叶斯方法的原理是基于

本书以博弈论与博弈实验、博弈论与其他科学实验、具体博弈、博弈实验的逻辑结构及其分析模型、运行程序及作用机制、相关的方法论及理性问题等为主要议题，利用逻辑解析、模型建构、程序分析与设计、实验设计、路径探索等方法，通过具体的实验和对世界、理论、模型、实验及数据（证据）、溯因、因果（推理）、反事实（推理）及认知（层级）等内在

本书按照高等院校工科、理科及经管类专业概率论与数理统计课程的教学大纲，根据当前大多数高等院校学生的基础，吸收国内外同类教材的优点，结合多年的教学经验编写而成。本书通俗易懂，简明扼要，同时又不失完整性，全面、系统地讲解了概率论与数理统计的基础知识。全书共8章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随

本书主要针对目前应用型本科院校人才培养目标编写而成，内容简洁明了，结构体系完整，涵盖了概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验以及概统计之MATLAB.在学习难度上注重循序渐进，在数学思想和方法的讲解过程中注重与实际应用背景相结合，调应用能力的培养.每节末

本书为电力行业“十四五”规划教材。本书从一个最简单的水果识别的例子开始，引出最近邻法和最小距离分类法，用最简单的方法进行分类原理说明，之后展开模式识别算法的讲解，主要包括贝叶斯决策方法、近邻法、线性判决方法、非线性判决方法、聚类分析、特征选择与提取、神经网络、支持向量机、深度学习。

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本书是编者编写的《概率论与数理统计》的配套学习指导书，按主教材章节顺序编排，系统地介绍了概率论与数理统计的基本内容．主要内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析．本书通过对各章知识的梳理与典型例题的分析

本书是江苏省研究生优秀课程配套教材，围绕“理论推导—算法实现—工程应用”的主线，系统讲授数值分析的基本理论与常用方法，共设8章，内容涵盖误差分析、非线性方程求根、线性方程组数值解法、插值与拟合、数值微积分、常微分方程数值解法等。书中突出工程应用导向，精心设计了多个贴近实际的案例（含MATLAB程序实现），帮助读者理解算

本书主要针对理工类专业编写，较好地体现了高等数学的应用性，供大一理工类学生使用．本书内容主要包括函数、极限与连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程，线性代数，概率论与数理统计初步和数学实验共九章，书中加“*”号的内容为选学内容，供任课老师酌情选用．每章按节配置了由易到难的习题，