本书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

本书根据中等职业学校统计技术应用专业课程教学大纲编写，与教材大纲密切联系，严格贯彻教材大纲要求。本书旨在培养学生养成良好的学习习惯，循序渐进地提高理论水平、技术运用能力、思维能力，以及掌握良好的学习方法。

本书分5章，内容包括：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。每章末附有总结、习题、提高题。

本书面向复杂异质区域发展异质空间统计学，重点发展时空采样和尺度转换等时空统计学理论和方法，提升时空统计结果的精确性和可解释性。时空异质性的存在打破了时空统计学中的平稳性假设，限制了时空统计学方法在地学中的运用。时空异质性的存在打破了时空统计学中的平稳性假设，限制了时空统计学方法在地学中的运用。

本书包括两部分。第一部分介绍了概率论证的方法，包括基本方法、期望的线性、改变、二阶矩、局部引理、相关不等式、鞅和高度集中、泊松范式、拟随机性。第二部分介绍了概率论的相关课题，包括：随机图，Erdos-Renyi相变，电路复杂性，差异，几何学，编码、游戏和熵，去随机化以及图性质测试。本书的附录介绍了大偏差的界和数学天才P

本书针对高分辨率遥感影像分类面临的数据冗余、地物破碎、光谱信息有限等关键问题，以国产高分一号、二号、三号遥感影像为数据源，围绕集成学习技术展开系统性研究。书中构建典型相关决策森林模型，突破传统决策树轴平行划分局限；引入多尺度分割技术解决“椒盐现象”；集成多源影像多维度特征并结合降维算法，平衡分类精度与运算效率；提出深度

本书系统阐述了统计学的基本原理、方法及其在SPSS软件中的应用，内容全面且深入。书稿从统计学的基础概念出发，逐步介绍了数据的收集、整理、描述、推断及分析等内容，同时紧密结合SPSS这一强大的统计分析工具，通过实例演示了如何运用软件进行数据处理与分析，使读者能够迅速掌握统计学的实用技能。本书特点鲜明，注重理论与实践的结合

本书系统讲述概率论的基本概念、方法、理论和应用。内容有事件与概率、条件概率与统计独立性、随机变量与分布函数、数字特征与特征函数、极限定理等五章，每章有简要的小结并配有精选的习题。只假定读者具有微积分基础知识，可供高等学校数学类专业、统计学类专业和人工智能相关专业作为教材使用，也可供理工科各专业和经济、金融类专业作为教学

本书分为基础篇、模型篇和方法篇三大部分。基础篇回顾了概率论和统计学的基础知识,并简要介绍了统计学习的理论框架。模型篇则详细阐述了包括线性回归、线性分类、朴素Bayes分类器、决策树、聚类、降维、隐变量模型和时间序列/隐Markov模型等在内的多种统计学习模型。方法篇则聚焦于核方法、局部化方法、神经网络和集成方法等统计学

这本经典的概率论教材通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其应用，主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等，内容丰富，通俗易懂.各章末附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类，并在书末给出自检习题的全部解答。本书是概率论的入