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第2版的主要目的是扩大第1版（2013）的第3章和第4章的半契约模型的内容，并以自第1版以来作者在期刊和报告中发表的研究成果作为补充。这本书的数学内容非常优雅且严格，依靠抽象的力量专注于基础知识。该书首次提供了该领域的全面综合知识，同时提出了许多新研究，其中一些研究与当前非常活跃的领域（如近似动态编程）有关。本书中散布

本书依据作者多年从事模式识别教学和研究的体会,并参考相关文献编写而成,概括地介绍了模式识别理论和技术的基本概念、原理、方法和实现。全书共分为11章,每章阐述模式识别中的一个知识点,内容包括贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别分析、非线性判别分析、组合分类器、无监督模式识别、特征选择、特征提取、半监督学习以及人工神经

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人们常说：“天有不测之风云。”世界总在不断的变化过程中，而人们需要根据这些变化采取不同的应对策略。在变化中抓住不变，在纷繁复杂的事件中找出规律，是人类得以举一反三，得以不断进步的一大依仗。概率论就是这样一种科学的数学工具。它可以为我们解答天气现象，也可以帮助我们作出各类决策，例如：投资、出行、购物，等等。《概率入门：在

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本书系统的介绍了几类具有实际应用背景的数学规划模型及求解方法。全书共分为7章，主要内容包括线性规划模型、非线性规划模型、整数规划模型、图论模型、目标规划模型以及各类模型在优化软件LINGO下的求解方法。内容上尽量淡化各类模型的数学理论分析，着重阐明各种模型的实际求解方法和软件求解过程，选取的例题主要来自各种实际应用中的

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