《模式识别基础理论及其计算机视觉应用/高等学校智能科学与技术专业系列教材》系统地介绍了模式识别的基本原理及其在计算机视觉中的具体应用。本书内容包括模式识别与计算机视觉概述、分类器、神经网络分类器、聚类分析、蚁群和粒子群聚类算法、时序模型、图像匹配、图像分类与分割以及视频动作识别等。
　　《模式识别基础理论及其计算机视觉应用/高等学校智能科学与技术专业系列教材》可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、模式识别、人工智能等学科大学本科生或研究生的专业教材， 也可供计算机视觉、模式识别技术应

随着物联网、数字医疗、智慧城市的兴起，时间序列数据分析变得越来越重要。随着持续监测和数据收集变得越来越普遍，对通过统计和机器学习技术进行时间序列分析的需求将会增长。这本实用指南涵盖了时间序列数据分析的创新成果和现实世界的案例，使用传统统计方法和现代机器学习技术，帮你应对时间序列中最常见的数据工程和分析挑战。作者Aileen Nielsen用R和Python语言对时间序列进行了全面且通俗易懂的介绍，数据科学家、软件工程师和研究人员将可以很快上手并投入使用。

贝叶斯统计是和基于频率的传统统计 (频率派统计) 不同的一套关于统计推断或决策
的理论、方法与实践. 本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外， 还介绍了不同贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法， 并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析.本书使用的软件是以 R 为平台的 Stan 和以 Python 为平台的 PyMC3， 它们都是人们喜爱的**的基于 MCMC 和C++ 编译器的贝叶斯编程软件. 相信读者能够通过实践掌握它们。
本书希望使对贝叶

本书将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，并结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成。本书共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、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、MATLAB在概率论与数理统计中的应用。每节题型采用分层模式，每章总复习题均选编自历年考研真题，并配套完备的数字化教学资源。

　　《概率论与数理统计：基于R语言》的特色在于，通过《概率论与数理统计：基于R语言》，可以将R软件的实践融入概率论与数理统计课程几乎每一个知识点的教学中，让学生从繁杂的数学计算中解脱出来，从而能有更多的时间去理解概率论中抽象概念的实际意义及统计学中统计方法的基本原理和思想。
　　《概率论与数理统计：基于R语言》中R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在实验室教学。但是需要指明的一点是，《概率论与数理统计：基于R语言》并不要求学生具备高水平的R软件编程能力，而只需要掌握R软件相

　　《概率论与数理统计》是哈尔滨工程大学编写的大学数学系列教材中的概率论与数理统计课程教材，主要内容包括随机事件及其概率、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、大数定律及中心极限定理、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，每章配有习题及参考答案，且习题中加入了具有代表性的全国硕士研究生入学统一考试数学考试试题，有助于读者了解考研试题的难度与范围。
　　《概率论与数理统计》可作为高等学校非数学类各专业的教材或研究生入学考试的参考用书，也可供工程技

　　《概率论与数理统计》根据近年来新工科数学改革的新成果，结合高等应用型本科院校的实际特点编写，以培养未来多元化、创新型、具有可持续竞争力的工程人才为目标。教材中对传统的教学内容进行优化，利用数学软件解决随机数学和数理统计实际应用问题；还建设了立体化的新形态教材，为打造“两性一度”金课建设创造了必备的条件。
　　《概率论与数理统计》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、极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、Matlab及其在概率统

本书包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章。

时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律，并预测未来的走势。在日常生产生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛地应用于经济，金融，天文，气象，海洋、物理、化学、医学，质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。
本书是一本用R软件编写的入门级时间序列分析教材。主要包括：时间序列分析简介，时间序列分析的预处理，ARMA模型的性质，平稳序列的拟合与预测，无季节效应的非平稳序列分析，有季节效应的非平稳序列

　　《应用随机过程》是应用随机过程教材，其内容包括概率论的基础知识、随机过程的基本概念和基本类型、离散（连续）时间的马尔可夫链、泊松过程、鞅过程、布朗运动和平稳过程等。
　　《应用随机过程》尽量采用通俗易懂的方法介绍随机过程中的基本概念和基本理论，更加强调理论的直观解释和应用，选取了大量与社会、经济、金融、生物等领域相关的例题和习题，可供读者自学、参考。
　　《应用随机过程》可以作为工程硕士和非数学类专业本科生的应用教材或教学参考书，也可为从事与随机过程相关的教学和工程技术人员提供参