本書面向復雜不確定環(huán)境下可解釋分類的需求，重點闡述作者提出的置信規(guī)則分類方法體系及其在實際工程中的應用。全書主要內容包括不可靠數據魯棒置信規(guī)則分類、面向大數據的緊湊置信規(guī)則分類、數據與知識雙驅動的復合置信規(guī)則分類、精確且可解釋的置信關聯(lián)規(guī)則分類、面向高維數據的置信關聯(lián)規(guī)則分類、面向軟標簽數據的置信關聯(lián)規(guī)則分類等方面的理

全書共6章,內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、數理統(tǒng)計的基礎知識、參數估計、概率模型.除最后一章外,每章都附有習題以及數學家介紹.本書的最后一章為概率模型,介紹概率方法的應用,幫助讀者更好地理解概率論的思想和方法,進一步提升讀者的數學建模能力,同時增強讀者學習數學的興趣.書后附有習題參考答案

全書共6章，內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、數理統(tǒng)計的基礎知識、參數估計、概率模型.除最后一章外，每章都附有習題以及數學家介紹.本書的最后一章為概率模型，介紹概率方法的應用，幫助讀者更好地理解概率論的思想和方法，進一步提升讀者的數學建模能力，同時增強讀者學習數學的興趣.書后附有習題參考答案

本書是基于作者在香港大學和南方科技大學共14年計算統(tǒng)計教學的經驗，同時結合國內其他高校學生和教師的具體情況精心撰寫而成的，本書主要內容包括：產生隨機變量的方法、幾個重要的優(yōu)化方法、蒙特卡洛積分方法、貝葉斯計算中的MCMC方法，Bootstrap方法等。本書通過組合傳統(tǒng)教科書和課堂PPT各自的優(yōu)點，設置了經緯兩條主線，運

本書是隨機微分方程與隨機分析初學者的入門教材,系統(tǒng)地介紹了概率論、鞅和隨機積分及隨機微分方程的基礎知識、基本理論和典型方法。內容包括：測度與積分、獨立性、Radon-Nikodym定理和條件數學期望等概率論的基礎知識；停時、離散鞅和連續(xù)鞅的基本內容；鞅和連續(xù)局部半鞅隨機積分的一般理論及Ito型隨機微分方程的初步內容。

全書共十章，內容包括回歸分析、變量選擇、時間序列、非參數統(tǒng)計、聚類分析、判別分析、邏輯斯諦回歸與支持向量機、主成分分析、因子分析、縱向數據分析。各章都有豐富的案例分析，為使書中案例貼近數據的應用實際，采用了方便獲取的證券市場高頻數據，并使用國際通用的R軟件進行數據收集、處理、加工和分析，便于讀者自己動手和實際應用。全書

現(xiàn)代非參數統(tǒng)計方法是統(tǒng)計學方法論的一個重要組成部分，本書主要介紹若干經典的現(xiàn)代非參數統(tǒng)計方法，包括非參數密度估計、非參數回歸方法、分位數回歸和非參數似然方法(經驗似然)。密度估計方面介紹一元和多元核密度估計；非參數回歸方面介紹局部多項式估計的構造、理論性質和應用，樣條函數的基本理論、樣條估計理論；分位數回歸方面介紹分位

本書基于回聲狀態(tài)網絡ESN研究時間序列分類和預測問題：第一，分析了面向時間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時間序列預測方法；第四，研究了基于組合ESN的時間序列預測方法；第五，設計了基于小波ESN的旅游需求預測模型；第六，構建了基于雙儲備池ESN的電力

時間序列分析是概率統(tǒng)計學科中應用性很強的一個分支，具有非常特殊的、自成體系的一套理論和分析方法，在金融、經濟、氣象、水文、信號處理、工程技術等眾多領域得到了廣泛應用。本書以時間序列的統(tǒng)計特征和建模步驟為主線，系統(tǒng)介紹時間序列的基本理論、建模和預測方法以及實踐應用，目的是使讀者掌握時間序列分析的基本理論、建模和預測的方法

本書共11章,內容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機向量、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、數理統(tǒng)計的基本知識、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析、Matlab軟件應用、常見的概率論與數理統(tǒng)計模型。各章配有一定數量的習題,書末附有習題選解與提示,并提供預備知識及6種附表以備查用。本書的編寫始終以