本书全面介绍了贝叶斯数据分析的理论与实践，涵盖了从基本概念到高级应用的全方位内容。书中不仅详细阐述了贝叶斯统计的基础知识，还深入探讨了多种贝叶斯模型的数学原理和实际应用。此外，本书更侧重于教授读者如何利用R和Python两种流行的编程语言进行贝叶斯数据分析，通过丰富的数据实例，展示了如何借助现代计算工具实现高效的贝叶斯

一个诞生于200多年前的数学定理，为什么能在漫长的时间里改变医学、法律、科研、人工智能等多个领域，并成为个人理性思考和决策的强大工具？这正是贝叶斯定理的魅力所在。它不仅仅是一个数学公式，更是一种帮助我们在不确定性中寻找答案的思维方法。当体检报告出现异常指标时，它帮助你理性评估是否需要进一步检查；当需要对重要事实做出判断

本书涉及：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、数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计初步、参数估计、假设检验等内容的填空和选择题。

本书包含古典概型、随机变量、分布函数、随机变量的特征。在数理统计板块，包含数理统计的基本概念，如总体、样本、统计量等，常用统计量的分布以及参数估计、假设检验、方差分析与线性回归。本书通过丰富的实际案例，帮助读者理解抽象的数学概念，培养读者运用概率论与数理统计方法解决实际问题的能力。

本书为考研数学用书，包含试题及解析。解析清晰，一题多解，涵盖解题技巧和提速攻略等。

全书共11章，内容主要包括高斯分布和高斯过程、高斯过程核函数、结合粒子群优化算法的高斯过程、基于先验知识的高斯过程、基于灵敏度信息的高斯过程、基于维度简约的高斯过程、高斯过程基神经网络、半监督高斯过程、多输出高斯过程、深度高斯过程、高斯过程集成等。

本书共11章,第1章对回归分析的概念和在统计学中的重要性做了介绍;第2章介绍了一元回归模型的数学表达式以及测度拟合优度的决定系数;第3章介绍了多种检验模型和推断参数的方法;第4章介绍了回归模型的两类研究问题和两种区间估计;第5章详细列举了各种残差图以及利用残差识别模型问题的方法;第6章简要的介绍了多元线性回归模型的矩阵

时间序列流持续事件的判断识别是时间序列各应用领域研究的基础。由于时序流数据具有海量性、漂移性、时序性等特点，事件发生前无特定规律，故现有时序流事件监测的系统及方法多为后置触发，需获取全部持续事件信息后才能进行计算，无法满足判识时效性和准确性的要求。随着计算机及人工智能技术的发展，如何利用信息化手段配合先进统计学、计算机

本书旨在介绍常见的非线性最优化的理论与算法，以及深度学习中的优化算法。全书侧重对优化原理的直观理解和优化算法的步骤设计和流程构建，并通过大量案例对所介绍的算法进行了编程实现。书中提供的大量编程代码可以为需要使用非线性最优化解决实际问题的工程技术人员进行二次开发提供基础，也可以为致力于学习最优化理论与算法的读者进行编程练

SageMath为GNU项目下的开源软件，旨在以数学思维并借助成熟的算法解决科学计算问题。本书囊括大量实战内容，全面讲解基于SageMath的开发技术，更配合跨学科的用例，帮助读者尽快掌握SageMath的开发技巧。本书共15章，层次分明，由浅入深地讲解SageMath开发技术，从基础到实战，内容循序渐进。本书遵循Sa