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

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，包括概率论的基本概念、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；以及数理统计的核心内容，包括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.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码

本书涵盖了作业本、自测题以及历年考卷三大核心板块。作业本紧密贴合课程进度，每节课后都安排了针对性练习，且每节练习独立装订成册，这一贴心设计极大地方便了学生提交作业，也让教师审批作业更为高效。自测题则依据章节有序编排，学生可随时进行自我检测，每道题还配有详细答案，便于学生精准评估自身知识掌握程度。此外，书中收录的8套历年

全书以“基础理论—应用模型—统计工具”为主线展开：前四章聚焦概率论体系，从随机事件的定义、运算及概率公理化(条件概率、独立性)切入，逐步拓展至随机变量(离散型、连续型)的分布规律、多维随机变量的联合分布与函数变换，并深入解析数字特征(数学期望、方差、协方差)及极限定理(大数定律、中心极限定理)；第五章转向数理统计，剖析

本书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征、大数定律和中心极定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。书中每章由五个部分组成：内容要点与教学基本要求、释疑解难、典型例题分析和问题讨论、课内练习、课内练习解答与提示。

本书从概率论和随机过程的发展历史出发，以随机过程的概率论基础、随机过程基本理论、随机过程的时域和频域分析原理等为主要内容。本书共7章。第1章介绍了随机过程的概率论基础；第2章介绍了随机过程的基本概念和理论；第3章介绍了平稳随机过程的功率谱；第4章介绍了随机过程与系统；第5章介绍了通信中的窄带随机过程；第6章介绍了离散时

本书提出一系列改进算法，包括基于改进距离相关系数的属性加权多项式朴素贝叶斯算法、类依赖属性加权算法及混合属性选择与加权算法，有效优化属性权重、提升分类精度并降低计算成本。同时，结合贝叶斯网络与神经网络，进一步增强模型精度与鲁棒性。