本书主要介绍计算方法中的一些基本内容：误差和条件问题、解线性方程组的直接法与迭代法、特征值问题的计算方法、解非线性方程(组)的迭代法、插值与逼近、数值积分与数值微分以及常微分方程数值解法。本书内容深入浅出，既强调计算方法的基本概念和理论，更注重算法和实践。每章后面都附有一定数量的习题与上机实验题。

本书为普通高等学校理工科各个专业有关数值计算类课程的配套教材。全书共分9章,内容包括：MATLAB编程基础、计算机数系、数值方法的基本思想、函数方程求根、线性方程组求解、数据插值与拟合、数值积分法、常微分方程的数值解法。对各种算法的详细理论分析可以参考有关数值计算教材，本书只列出相关结果，着重分析如何编程和实验。

本书以介绍时间序列分析与预测技术为主,以大量案例为辅,详细介绍ARIMA模型的机理与应用、季节性调整的原理与操作的方法、离群值的检测与处理、传递函数与动态回归等时间序列分析与预测的关键方法及其应用.本书运用中国宏观经济案例辅助时间序列知识进行讲解,部分章节以案例分析贯穿始终,一方面印证书中的理论知识,另一方面为读者自行运用时间序列方法分析数据提供参考.案例驱动的讲解方式,便于读者理解,达到学以致用.

本书是工科类概率论与数理统计课程的教材，根据全国高校工科类本科数学基础课程教学基本要求介绍该课程的基本理论与方法．全书共9章，内容有：随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本及样本分布、参数估计、假设检验、回归分析方法简介．本书的特点是注重基本概念和基础理论，注意基本概念和基础理论间的内在联系；与社会实际问题联系紧密，实例很多，叙述直观明了．每章配有习题与练习题，适当融入一些研究生入学考试中的试题．

本书主要内容包括函数、极限、导数及应用、一元函数的积分及应用、常微分方程。针对教学与学习，本书开发了最现代、最全面、最实用的开放式高职数学课程资源，其中重要资源之一就是创新性的数字化新形态新媒体教材。这些资源为在线学习者提供了媒体素材丰富、教学设计巧妙、动画制作精良，有很强趣味性、可视性、时代性的在线课程。

本书以帮助大学生科学创业、提升创业成功率为目标而编写。全书共14章，第1～4章主要介绍创业的基本概念及基本知识，让学生了解创业的系统流程，培养学生的创业精神，种下创业的种子；第5～7章主要介绍在大数据时代下，学生在创业中必须掌握的简单的概率论原理，为学习后续内容打下坚实的基础；第8～14章主要介绍大学生在创业中为解决普遍遇到的统计问题而必须掌握的统计知识和统计方法，包括数据的可视化，并通过实例让学生初步熟悉统计建模的思想。全书厚基础、重应用，既保证了理论体系严密，又注重可读性。本书力求使创业者能

　　《概率论与数理统计学习指南/21世纪高等院校创新教材》内容与刘贵基等主编的《概率论与数理统计》教材同步，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、数理统计基本概念等。每章结构包括基本要求、典型题解析、考研真题拾零、自测题及参考答案五个部分。基本要求部分给出了学习本章应了解、理解、掌握或会的知识点；典型题解析部分是通过对内容和方法进行归纳总结，把基本理论、基本方法、解题技巧、数学应用等方面的教学要求融于其中，从而达到举一反三、触

本书是为大学数学系计算数学专业本科生编写的"数值代数”课教材。全书共分5章，内容包括：绪论，求解线性方程的Gauss消去法、古典迭代法和共轭梯度法，线性方程组的扰动分析和消去法的舍入误差分析，求解线性最小二乘问题的正交分解法，求解矩阵特征值问题的乘幂法、反幂法、Jacobi方法、二分法、分而治之法和QR方法。

本书主要介绍了模式识别的相关内容，涉及模式识别的基本概念、聚类分析、线性判别函数、贝叶斯分类器、特征选择和提取、非参数模式识别方法、神经网络模式识别方法、模糊模式识别方法、句法模式识别方法，以及新型模式识别方法，如决策树方法、支持向量机方法、粗糙集方法等一些基本方法，并介绍了基于遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法进行特征选择的基本思想。书中算法采用MATLAB语言描述，便于读者编程实验。