本书内容主要包括四部分：一、介绍聚类算法及研究；二、计算智能技术介绍，主要研究人工神经网络、遗传算法及离散Morse理论；三分别提出三种聚类模型：基于神经网络的聚类模型、基于遗传优化的谱聚类模型、基于Morse优化的聚类模型。本书将神经网络、遗传算法等计算智能技术用于聚类分析，构造聚类分析模型，研究该模型的定义及优化方

本书是一本应用多元统计教材，是多元统计分析的实践指南.书中介绍了各类多元统计分析方法，并结合SAS、SPSS和SYSTAT给出了各分析方法的实现.本书主要侧重于应用，通过使用现实数据集的丰富实例，阐明了何时、为什么以及如何使用数据集，便于读者学习理解.本书条理清晰，内容精练，言简意赅，可作为高等院校数学与应用数学、信息

《概率论期末高效复习笔记》（宋浩）

本书按照党的二十大报告的要求，加入了相关的思政教学元素。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等内容。注重基本概念，突出概率的直观、严谨性，同时坚持应用导向、提升学生的创新能力。本书突出直观的概率理论知识，注重基本概念的表述，坚持应用导向，培养学生的学

本书是作者编著的教材《概率论与数理统计》（第二版）的配套辅导用书，是教材的重要补充，供师生教学和学习参考使用。全书共分八章：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。每章内容由三部分组成：第一部分是对全章知识点的归纳总结；

本书适应了大数据时代对人才培养的需求，通过将数据处理技术与传统的统计学知识相结合，在内容上设置了大数据概述与SPSS基础知识、数据文件的建立与数据处理、数据的描述性分析、抽样推断与参数估计、数据可视化分析、假设检验、相关分析、线性回归分析、时间序列分析与统计预测、编制数据分析报告十个项目。本书将理论知识与实操能力的培养

本书通过三大部分的内容对教材进行补充:第一部分为对应教材的课后习题全解和每章总复习题全解;第二部分是试题选编,精心编排了与学期对应的期末模拟试题八套;第三部分是高校期末试题选编的全解。本书对原书习题给出了详细解法,还增加了高校典型期末试卷,让学生提前巩固所学知识点,同时本书给出多种解题方法引导学生举一反三,充分调动学生

本书共7章，分为3部分：第1章为概率论基础部分，回顾本科相关知识并补充所需的一些扩展知识；第2、3、4章为数理统计部分，内容涵盖数理统计基本概念和统计推断的两大主题——参数估计和假设检验；第5、6、7章为随机过程部分，内容涵盖随机过程基本概念和在应用中占主导地位的马尔科夫过程和二阶矩过程。

"本书根据高等院校理工、农林和经济管理等非数学类本科专业概率论与数理统计的最新教学大纲及考研大纲编写而成，注重数学概念的实际背景，强调数学的思想与方法，联系理论与实际，服务于专业课程。 本书分为三部分，第1～5章为第一部分，介绍概率论的基础知识，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

《高等概率论》从Kolmogorov公理化体系出发,主要讲授高等概率论的基础概念和基本方法,分概率论、随机过程和鞅论三部分内容.《高等概率论》共十章,具体包括绪论、概率空间与随机变量、分布与积分、条件数学期望、随机变量列的收敛、特征函数及其应用、随机过程基础、鞅论基础、可选时定理的应用、随机点过程等.《高等概率论》在内