本书分为基础篇和提高篇两篇，内容包括：随机事件和概率、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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、随机事件和概率、多维随机变量及其分布等。

本书是编者根据多年的教学实践，按照新形势下高等教育改革的精神，结合财经类高校本科专业概率论与数理统计的教学大纲和考试大纲编写而成。内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、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、方差分析与回归分析等章节的练习题和自测题

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入

本书采用了不相关的、来自信息论的研究，角度新颖地提出了一种证明中心极限的新方法，并对此进行了全面描述：书中先是读者呈现了熵和费雪信息概念的基本导论，随后以一系列与它们行为有关的标准测试作为验证。在作者的独特构思与实证下，信息论与中心极限定理两个看似不相干的领域被巧妙地联结起来，实现了跨学科的科研合作。此外，书里还汇编了

本书为修订和扩展的新版本，新版里包括更为详细的EM算法处理、有效的近似维特比训练程序描述，和基于n一最佳搜索的困惑测度和多通解码覆盖的理论推导。为了支持对马尔可夫模型理论基础的讨论，还特别强调了实际算法的解决方案。具体来说，本书的特点如下：介绍了马尔可夫模型的形式化框架；涵盖了概率量的鲁棒处理；提出了具体应用领域隐马尔

本书是《概率论与数理统计》的同步辅导书，集长期在教学科研第一线的专家的丰富教学经验，按照系统性、结构性、严谨性和简洁性原则进行编著。内容主要包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、随机向量和极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。适用于普通高等教育概率论与数理

本书根据概率论与数理统计学科的脉络走向和考生的复习进度，将高等数学分为若干部分，考生只需按照书中的知识体系和进度安排进行复习，就可以轻松掌握考研数学的概率论与数理统计部分。帮助考生在复习过程中熟悉考查的重点和难点，了解一定的命题规律和趋势。

本书系统地介绍了定义在离散格(包括Zd和Bethe树等)图上的取值于有限集合的随机场的相变、信息度量，以及网络演化博弈论。全书共10章，分为三个部分。第一部分包括第1章至第3章，给出了随机场的一般定义，重点介绍马尔可夫场和Gibbs场，以及它们的等价关系，讨论了Z2和树(包括开树和闭树)上Ising模型的相变问题。第二

本书系统地介绍了多元统计分析的基本理论与方法，突出实际案例的应用和统计思想的渗透，既侧重于应用，又兼顾了必要的推理论证，将社会、经济、自然科学等领域的实际应用案例应用与多元统计思想紧紧联系在一起，方便读者学习如何将统计方法的应用与生活工作中的实际问题相结合，选择合适的模型与方法来进行分析，进而全面地理解并掌握必要的多元

本书共分6章,内容包括随机过程基本概念、随机过程的均方微积分、泊松过程、平稳过程(包括均值遍历性和功率谱)、马尔可夫链(包括C-K方程、绝对分布、状态空间分类)以及平稳时间序列的ARMA模型。