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本书从统计判决、语言结构法、模糊集论三方面提供了图象识别的理论基础.第一章介绍了图像识别研究的对象及方法，它是本书的引论；第二章到第四章介绍了统计图像识别中的一些基本方法及理论基础；第五章介绍了图像识别的语言结构法；第六章介绍了用模糊集的方法进行图像识别.本书可供从事有关图像识别的广大工程技术人员及科学研究工作者参考，

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法.内容包括：概率论基本概念、随机变量与随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析.每章均配有习题，书后附有习题答案，习题中收集了历届研究生考试试题，既便于教学，又利于考试复习，本书可作为高等

本书主要讲述本科概率论与数理统计课程主要知识，内容安排完全按照教育部规定的教学大纲设计的。全书共九章，主要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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、数理统计在经济中的应用。本书可作为理工类、经管类本科生的教材，也可供新

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本书从系统视角出发,阐述如何利用技术手段搭建企业级推荐系统,内容包括认知篇、数据篇、召回篇、排序篇、系统篇5个部分，覆盖企业级推荐系统建设的核心要点。本书知识体系清晰，从基础知识切入，逐步深入，先后涉及推荐系统的经典技术、主流技术和前沿技术。本书通过“理论+案例+代码示例+心得体会”的方式阐述、归纳和总结推荐系统的知识

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。在日常生产和生活中，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。本书是基于Python

"空间和时空连续过程的建模是空间统计学中一个重要且具有挑战性的问题。本书详细阐述了随机偏微分方程（SPDE）方法用于带有Matérn协方差结构的连续空间过程的建模。该方法已经在R-INLA软件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技术进行实现。本书通过使用模拟数据和真实应用程序的示例，解释了关于建模空间过程和SPDE