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本书介绍统计计算与智能分析基础理论以及基于Python的模型算法实现。全书由13章组成，主要内容有：随机数生成技术；数据探索性分析；特征提取与选择方法；期望算法；Markov链蒙特卡罗方法；重采样技术；重要采样技术；序贯重要性采样；非参数概率密度估计；非参数回归分析；树模型理论；概率图模型；模型性能评价技术。
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《统计计算与软件应用（第2版）/高等学校“十三五”规划教材》是在《统计计算与软件应用》首版的基础上修订而成的。内容包括常用概率分布的分布函数、分位数的算法及程序实现，常用随机变量产生的算法与程序实现，概率中典型问题的计算机模拟实验，参数区间估计的软件实现，以及统计中假设检验、回归分析、方差分析、方差分析应用、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、时间序列分析的基本方法和软件实现等。《统计计算与软件应用（第2版）/高等学校“十三五”规划教材》通过实际案例引导读者利用统计软件来解决实际问题，加深读者对概率知识的理解，提高对统计知识的应用能力，达到利用统计知识，结合统计软件，解决实际问题的能力。《统计计算与软件应用（第2版）/高等学校“十三五”规划教材》可作为高等学校统
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