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概率统计（原书第4版） [美]莫里斯·H. 德格鲁特 [美]马克·J. 舍维什 经典教材，畅销不衰，是卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学的众多名校的教材
本书是知名统计学家莫里斯·H. 德格鲁特（Morris H.DeGroot）编写的经典教材，畅销多年，被卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康内尔大学、杜克大学和加州大学洛杉矶分校等众国际名校选作教材。书中不仅包括经典概率统计主题条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型和统计模拟等内容，还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界、矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、随机模拟、MCMC、自助法等方面的知识，将当先前沿研究的一些问题深入浅出地融入教材。例题涉及面广泛，取材新颖、丰富，利用实际数据，对相关的统计概念与统计推断过程进行解释，生动，有趣，令人印象深刻。?本书还介绍了在计算机科学中日益重要的切尔诺夫界，以及矩方法、牛顿法、EM算法、枢轴量、随机模拟、MCMC、
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程序员的数学.2,概率统计 (2)概率统计 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
畅销书《程序员的数学》第2弹！ 机器学习、数据挖掘、模式识别推荐基础知识 从入门到应用，结合大量实例和263张图表 1. 图文直观 穿插大量有趣的实例和263张图表 2. 通俗易懂 借助高中数学知识解释各类概率统计问题 3. 角度新颖 独特的编排思路，巧妙阐述了概率论与统计学的基本理论 4. 内容全面 从入门到应用，系统讲解概率统计的方方面面?
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实用线性代数与概率统计 李继玲 北京大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;本书通过整合《线性代数》与《概率统计》的基础理论与数学实验、数学模型的内容，为传统数学理论教学搭建了应用的平台. 有了高性能的计算机，数学理论的逻辑关系可以在数学实验课中利用计算机的计算和图形功能得到直观的说明，使高职数学教学有了实现"重过程、重逻辑、重应用，以解决实际问题为出发点和归宿"这一教学目标的可能性. 这样的教学模式也使师生之间彻底改变了传
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本书是高职数学基础课线形代数、概率统计的教材，供一学期使用。
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实用线性代数与概率统计,北京大学出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
本书通过整合《线性代数》与《概率统计》的基础理论与数学实验、数学模型的内容，为传统数学理论教学搭建了应用的平台. 有了高性能的计算机，数学理论的逻辑关系可以在数学实验课中利用计算机的计算和图形功能得到直观的说明，使高职数学教学有了实现重过程、重逻辑、重应用，以解决实际问题为出发点和归宿这一教学目标的可能性. 这样的教学模式也使师生之间彻底改变了传统的告知与后知关系、控制与被控制关系，使学习者从被动地接受知识到主动地做事，从教学的边缘走到教学的中心，最终使数学知识成为学生做专业的工具。
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本书通过整合《线性代数》与《概率统计》的基础理论与数学实验、数学模型的内容，为传统数学理论教学搭建了应用的平台. 有了高性能的计算机，数学理论的逻辑关系可以在数学实验课中利用计算机的计算和图形功能得到直观的说明，使高职数学教学有了实现重过程、重逻辑、重应用，以解决实际问题为出发点和归宿这一教学目标的可能性. 这样的教学模式也使师生之间彻底改变了传统的告知与后知关系、控制与被控制关系，使学习者从被动地接受知识到主动地做事，从教学的边缘走到教学的中心，最终使数学知识成为学生做专业的工具。
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一生受用的概率统计 浙江教育出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书不仅讲解理论，更注重统计知识在日常生活中的应用，使读者能够将学到的知识应用于实际问题解决。书中通过具体的生活案例和图解，将复杂的统计概念以易于理解的方式呈现，帮助读者理解概率统计知识。作者佐佐木弹拥有普林斯顿大学经济学博士学位，并在东京大学担任社会科学教授，其学术背景和专业经验为书籍内容提供了权威性支持。北京航空航天大学副教授刘雪峰倾情作序推荐！本书的内容不局限于概率统计领域，而是可以跨越多个学科，适用于经济、健康、教育等多个领域。湛庐文化出品。
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Python概率统计 李爽 编 清华大学出版社 【新华书店全新正版】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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线性代数和概率统计思维训练与解题方法石月岩[等]编著东北大学出版社9787551706117
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机器学习中的概率统计 Python语言描述 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
（1）作者是AI技术专家，毕业于清华大学； （2）内容围绕机器学习核心算法涉及的概率统计知识展开 （3）加强基础知识与常用算法、应用案例之间的联系 （4）运用 Python 工具，做到和工程应用的无缝对接 （5）精心设计的典型案例，帮助读者高效构建机器学习概率统计理论与实践体系
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