本书以稀疏性建模与异质性处理为主线，探讨高维复杂数据分析的新方法与新理论。内容涵盖不可忽略缺失数据下超高维分位数回归正则化、发散维数据下的自适应双层变量选择、高维模型平均和特征筛选以及受限等距性质下的正交匹配追踪等。

"本书作为概率论与数理统计课程教材，共分为两大模块八章内容。前五章为概率论基础部分，从随机事件及其概率入手，逐步深入讲解随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理，为后续统计推断奠定坚实的理论基础；后三章为数理统计核心部分，涵盖数理统计基本概念、参数估计、假设检验。 本书通过生

本书共分为9个章节，第1章对共同知识进行概述，解释了为什么共同知识很重要；第2章对常识和共同知识做了区分；第3章介绍了娱乐和游戏领域的共同知识；第4章讲述了如何知道其他人知道什么；第5章讲述了社会关系中的共同知识；第6章讲述了人的日常情绪中的共同知识；第7章讲述了为什么我们会说一些含糊其辞的话；第8章讲述了关于监督中的

本书从实际例子出发，引出概率论与数理统计的一些基本概念、基本理论和方法；内容由简到难逐步展开，引入专业应用案例，结构严谨，例题丰富，通俗易懂，难点分散；注重数学思想与数学文化的渗透，强调时代性和地方特色。以国家政策为导向，结合专业特征围绕地方特色挖掘思政元素，体现本课程在新时代下解决地方实际问题中的应用价值。实现课程与

本书介绍高维微分几何学的基本知识，特别着重于与现代理论物理学有关的以及与大范围微分几何学有关的内容。本书共分7章：1.张量分析；2.四维空间；3.旋量分析；4.N-P方程；5.微分流形；6.黎曼几何；7.测地线的指数和比较定理。

本书是为数学、物理和工程专业的学生和相关研究人员编写的数值分析学习参考书。第一章从一个典型的例子开始，讲解如何通过二分法数值求解非线性方程的根，随后介绍一些基本的误差分析知识。第二章讨论了插值多项式方法，研究了Lagrange插值、Newton插值和Hermite插值；此外还简要讨论了分段多项式插值，特别是样条插值。第

本书清晰划分核心设计与复杂设计两大类型，配套实用研究模板、图表，有助于读者快速设计研究方案。第二版在初版基础上全面升级：优化章节结构以匹配研究流程，新增元推论、质量评估标准等前沿内容，补充学术标题拟定、论文发表技巧等实用工具，融入美国心理学会、国立卫生研究院最新规范，兼具理论深度与实践价值。

本书选择了“数值分析”课程中具有实际应用背景、软件辅助计算、数形结合等特点的15个数值算法，涵盖了线性方程组求解、非线性方程求根、插值逼近、数值积分以及常微分方程初值问题数值求解等内容。根据课程特点，采用以问题为导向的教学模式，主要分为问题引入分析、数值算法构造、误差理论分析等。

本书叙述详尽易懂，逻辑思路清晰，知识结构严密，例题习题较多。略去了一些烦琐、冗长的理论推导，增加了许多直观的几何解释和思想方法的阐述，实用性和可读性强。本书将数学、应用、计算机相结合，拉近了数学与应用的距离，有利于提高学生应用数学知识解决实际问题的能力。本书主要内容有：随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其

本书以Python语言为基础，深入浅出地讲解了模式识别的基本概念、算法原理和实现方法，主要包括监督学习和非监督学习两大类模式识别方法，并详细介绍了多种经典算法，如K近邻、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成方法、多层感知器、K-means和Apriori算法等；涵盖了数据处理、数据降维、时间序列模型、深度学习和AutoM