庄楚强、何春雄编*的《应用数理统计基础（第4 版）》介绍经典的数理统计理论与方法，内容包括初等概率论知识的复习、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和试验设计，还简要介绍数据挖掘及统计学习、R软件等较为现代的统计方法和工具。书中有较多例题并附有例题求解的R软件参考程序，各章配有习题，书末附有习题答案。 《应用数理统计基础（第4版）》适用于了解概率论基础知识和具有使用计算机软件基本经验的读者阅读。可作为高等院校非数学专业硕士研究生数理统计课程的参考教材，也可供在自然科学、管理科学、社会科学、经济与金融科学等诸多研究领域中用到统计科学的科研工作者参考。

本书是剑桥大学统计实验室的戴维 威廉姆斯教授在为剑桥大学三年级大学生所开设课程的讲义的基础上写成的 , 是一本基于测度论的方法来介绍概率论的严格理论的入门书。 该书的*特点与新颖之处是用了近三分之一的篇幅来介绍先进的鞅的理论与方法（这一点连作者本人也颇为自许）； 此外，还有如从第 4 章 独立性 开始便引入 - 代数化的表达方式 , 将 - 代数视为总结、综述信息的一种自然的工具 , 这对于后面条件期望概念的一般化与鞅的理论的叙述都是至关重要的。 再如将某些定理的叙述、阐释与定理的证明分开进行（将定理的证明放在附录中） , 这样更便于读者自学。作者学养深厚、涉猎广博、文笔生动 , 书中内容涉及概率论的众多分支领域 , 信息量巨大 , 且不乏一些有趣并富于启发性的例子 , 相信读者阅后定能获益良多。

"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的，是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。 本书主要围绕概率与随机事件、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、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题，并通过系统、详尽的解答分析，以及对题目背后内涵和关系的深入挖掘来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论水平和实践应用能力。在编写过程中，作者吸取了国内外优秀教材和辅导用书的优点，注重理论与实践相结合。本书系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。 本书可用作高等院校理工科各专业本科生 概率论与数理统计 课程全英文或双语教材的辅助用书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。"

由于 概率论与数理统计 既有明显而广泛的应用背景，又有严密的理论分析，初学者往往难以理解和掌握，诸如互不相容、独立和等可能性等条件往往都隐含在问题的叙述中，导致学生往往觉得掌握了基本理论和方法，但解题时又觉得无从下手.本书与《概率论与数理统计》（何春雄等编，2012年2月版）的教材配套，每章都分基本内容、基本要求、基本知识提要、疑难分析、典型例题选讲及习题详解等6部分编写，以期帮助学生既掌握基本概念、基本理论和方法，又具有运用该课程知识解决有关实际问题的能力。主要内容包括：事件与概率；变量与概率分布；向量及其分布；变量的数字特征；大数定律与中心极限定理。

《贝叶斯统计学及其应用》系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章，内容分为4个部分：部分，介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况，包括第1章（绪论）；第二部分，介绍贝叶斯统计学的基础理论，包括第2-6章；第三部分，介绍贝叶斯统计学在一些域中的应用，包括第7-15章；第四部分，介绍贝叶斯计算方法及有关软件，包括第16章。另外，《贝叶斯统计学及其应用》还有两个附录，附录A:贝叶斯学派开山鼻祖——托马斯·贝叶斯小传，附录B: WinBUGS软件及其基本使用介绍。《贝叶斯统计学及其应用》中的一些例题、应用案例，采用R软件，并给出了相应的代码。 《贝叶斯统计学及其应用》注重可读性，力求图文并茂；既有继承国内相关教材的传统部分，又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格。在介绍贝叶斯

近些年随着技术的快速发展，多组学数据越来越广泛地应用在了生物及医学研究领域，这些丰富的实验数据成为了精准医疗的重要支撑，但同时也给统计学家提出了严峻的考验，如何处理分析这些数据成了重要的研究课题。本书主要面向复杂疾病中产生的复杂数据进行统计建模和计算，有效整合多组学数据 ，对复杂疾病的机理认识和风险预测具有重要的意义。本书结构合理、概念清晰，可作为对统计遗传、生物统计等方面感兴趣的研究人员的学习资料。

本书根据**颁布的本科概率论与数理统计课程教学基本要求，内容包括*事件与概率、*变量与概率分布、*变量的数字特征、*向量及重要定理、样本与统计量分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。同时配备了例题和一定数量的习题。本书适合于普通高等学校概率论与数理统计课程的教材，尤其适合少数时要求的院校使用。

《数学帮帮忙》这是一套适合5～8岁孩子阅读的书，书中的有趣情节和生动的插画可以将抽象的数学问题直观化、形象化，为孩子的思维活动提供具体形象的支持。 《宇宙小子（互动版）》为其中一册，讲述了吉姆的梦想是收集10000张能量棒包装纸，赢得参加太空夏令营的机会。但他要去哪里找这么多的包装纸并将它们数清呢？

《线性代数》的内容包括线性方程组、n维向量空间、行列式、矩阵、矩阵的对角化问题、二次型及线性空间与线性变换共7章。最后的附录“关于一元多项式的根的一些结论”给出了求矩阵特征多项式的根的一些方法。《线性代数》每节都配有深浅不同的例题和习题，每章的核心内容在章末的内容提要中加以归纳和概括。每章另配有复习题。在书末给出了各章及节的习题的答案或提示。

《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》系统地介绍统计模式识别的理论和技术，并讨论机器学习领域的诸多问题和相关算法，反映模式识别理论和技术的研究进展。其中，大部分识别和分类问题取材于工程学、统计学、计算机科学和社会学等领域的相关应用，并配有应用研究实例。与前版相比，充实或新增了关于估计概率密度的贝叶斯方法、估计概率密度的新的非参数方法、新的分类模型、谱聚类问题、分类规则的归纳法、复杂网络等方面的介绍。 《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》注重基本概念、基本方法的讲述，启发性强，且应用实例丰富，适合作为大学高年级和研究生模式识别课程的教材，也适合作为从事模式识别研究和应用工作的相关技术人员的重要参考用书。

互联网的设计到底是什么？如果说传统的海报设计是吸引人的眼球。那么我们的互联网设计是密切和商业逻辑、产品构架、用户体验息息相关的。一个UI界面不只有视觉、还有使用体验、商业变现、功能变动。所有这些，要求今天的设计师不能再用"美工”的情怀去思考问题：而应该建立集创式思考。集创式设计鼓励先了解自身特点、在相对低消耗的状态下，快速准确的找到产品的特性、视觉也好、交互也好、产品也好、都可以结合商业提升整个产品的商业竞争力。

面对充满不确定性的未知世界，人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些杰出和聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现，许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。《统计会犯错》这本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误，诸如 p 值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从这本书中，你将理解什么是统计谬误及其产生的原因，了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误，你还将学会如何正确地使用统计方法，如何在科学研究中避免这些统计谬误。

本书以时间序列的统计特征和建模步骤为主线，共分八章，内容包括平稳时间序列模型的统计特征、平稳时间序列模型的建立与预测、时间序列的确定性分析与性分析、波动率模型等，并系统介绍了时间序列的基本理论、建模和预测方法以及应用。本书旨在将实际应用与理论推导联系起来，通过详细的建模步骤和流程图、习题、软件操作步骤以及实际时间序列分析实例，尽量体现时间序列分析的综合性和整体性，从而使得统计专业和其他工程专业、管理专业的学生掌握时间序列分析的理论和应用。

《概率论与数理统 计（iCourse教材）》是与“爱课程”网上国防科学 技术大学吴翊教授主讲的“概率论与数理统计MOOC” 课程配套使用的教材。全书内容包括事件与概率 、变量、多维变量、变量的数字特征、 大数定律与中心限定理、数理统计的基本概念、参 数估计、假设检验、回归分析与方差分析、模拟 ，涵盖了“概率论与数理统计MOOC”的讲至第47 讲的内容。全书将“概率论与数理统计MOOC”中的微 视频、随堂测验、讨论题、PPT课件、测验与作业在 正文适当位置进行标注，将课堂学习和在线学习进行 有机的融合。学生登录“爱课程”网或“中国大学 MOOC”手机客户端可以浏览微视频、PPT课件，在线 进行随堂测验、参与讨论．在提升课程教学效果的同 时，便于学生的自主学习。本书可作为高等学校非数学专业的概率论与数理 统计教材，也可供社会学习者学习“概

本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。全书共9章。章介绍模式识别的基本概念、基础知识；第2章介绍贝叶斯决策理论；第3章介绍概率密度函数的参数估计；第4章介绍非参数判别分类方法；第5章介绍聚类分析；第6章介绍特征提取与选择；第7章介绍模糊模式识别；第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；第9章介绍模式识别的工程应用。每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。本书内容系统，重点突出，做到理论、应用与实际编程紧密结合，理论与实例并重。本书还配套有《模式识别及MATLAB实现――学习与实验指导》作为教材的补充，便于读者学习和上机实验；另配有电子课件，便于教师教学和学生自学。本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术、电子

《实用数学建模与软件应用（修订版）》是《实用数学建模与软件应用》的修订版，内容包括经典数学问题的建模巧用、初等模型、优化模型、离散模型、Markov模型、回归模型、求解时间序列模型、微分方程模型、差分方程模型、存储论模型、排队论模型、图论与网络流问题的LINGO求解技巧、概率模型、决策分析、插值与拟合模型、目标规划模型、神经网络模型和模拟方法等，针对这些数学模型和不同问题的求解进行了介绍。对每种类型，注重实例讲解，并附有实现的程序或软件应用。 书中对数模竞赛中常用的编程软件Matlab和VC、优化软件LINGO、统计软件SPSS和SAS，都结合具体实例进行了介绍。《实用数学建模与软件应用（修订版）》可以作为本科生数学建模课程的教材，也可供数学建模爱好者参考。

本书针对“离散数学”有关教材中集合论、代数系统、图论和数理逻辑部分的内容，分为十章进行编排。按照基本知识点、问答与论证、解题思路与方法三个层次.由浅人深地编入了359个具有代表性的例题。解答详实，注重基本概念的理解、分析能力的培养和逻辑思维的训练。本书可供高等院校计算机及有关专业本、专科师生作为离散数学课程的教学和学习参考书，也是离散数学自学者的良好辅导资料。

本书是从萨姆·劳埃德（SamLoyd）的皇皇巨著《趣题大全》（CyclopediaofPuzzles，由他的儿子编辑，并在他去世后的1914年出版）中选编而成的第二册也是最后一册数学趣题集。尽管这两册集子并未将劳埃德的数学珍宝囊括其中，但它们确实已经包含了萨姆·劳埃德这部非凡作品的精华，而且《大全》中像这样的好题目已所剩无几，无论如何也编不出第三册了。同以前一样，本书的文字经过精心编辑，以使内容明晰，叙述准确，但同时又保持了劳埃德的风格。需要提请读者注意的是，书中许多没有配插图的代数题目具有非常高的质量。在《大全》中，这些趣题的绝大多数都配有着很幽默的插图，但这些插图对题目本身并非必不可少，为了节约篇幅，尽量多收一些简短的题目，编辑把它们删去了。在这些题目中，涉及速度和距离的难度较大，编辑把它们推荐给所有希望掌握微

《数学史》虽是众多有关数学史著作中的一部，但她也是魅力独特的一部。就规模而言，她涉及从上古代到19世纪两千多年整个数学领域中主要数学概念的发展，结构宏大紧密；就细节而言，她让我们与牛顿、高斯这些巨人进行亲密接触，将代数、几何、算术、三角学的发展脉络娓娓道来。