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本书主要为考研数学概率论与数理统计相关知识，还附带习题及答案。

这是一套适用于考研基础阶段和强化阶段复习的专业备考书.本书为编者基于丰富的一线教学经验和考研辅导经验，以最新全国硕士研究生招生考试数学考试大纲为依据编写的一本知识讲解题型分析的辅导书，便于考生携带和合理的安排备考时间。本书分为两个分册：认知篇和题型篇，认知篇讲解基础知识，题型篇总结常见题型，考生可以一边看基础知识，一边

本书由李良根据近期新研究生考试大纲编写，包含基础篇和强化篇，考生可用此书进行全程概率论学习。书籍主要由知识点、例题、解析三部分构成，为了让同学们更高效学习，我们在书中穿插了一些概率论常用定理以及帮助大家理解的推论和注解。

"本书是编者在总结多年教学经验的基础上，为适应民办本科院校教学和新工科对概率论与数理统计的需求，按照国家对非数学类本科生概率论与数理统计课程的基本要求编写的。 全书分为七章：随机事件及其概率、随机变量及其分布、二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、数理统计的基本概念、参数估计。各章配有习题

数值分析方法

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"积分嵌套拉普拉斯近似(IntegratedNestedLaplaceApproximations，INLA)是拟合一大类贝叶斯回归模型的新方法。使用INLA无须抽取边际后验分布的样本，因此在计算上它是贝叶斯推断标准工具马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的简单易用的替代方案。本书涵盖了各种现代回归模型，着重介绍了如何使

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和**控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。本书的主题产生于**控制和人工智能思想的相互作用。本书的