本书介绍了计算思维、虚拟现实、计算机网络与安全、程序设计基础、数据管理与分析等知识，讲解了人工智能基础及机器学习、智能决策、智能体、大模型与AIGC等人工智能关键技术，并展示了人工智能在多领域的实际应用。

本书介绍了计算思维、虚拟现实、计算机网络与安全、程序设计基础、数据管理与分析等知识，讲解了人工智能基础及机器学习、智能决策、智能体、大模型与AIGC等人工智能关键技术，并展示了人工智能在多领域的实际应用。

本书分别为误差及算法的稳定性、非线性方程(组)求根充、线性方程组的数值解法、函数的插值与拟合、数值微分与积分和常微分方程数值解分的习题及指导，本书考虑了学生在学习过程中遇到的重点难点，因此系统全面地对数值分析的重点内容与习题进行了细致的解析，在重视基础理论和算法的同时，也适度进行了延展和拔高，努力使学生理解数值分析中的算法的基本思想，每章添加了与新工科背景相关的应用案例解析，努力在知识结构、难易程度、语言表达等方面增强可读性、实用性的特点。

本书分别为误差及算法的稳定性、非线性方程(组)求根充、线性方程组的数值解法、函数的插值与拟合、数值微分与积分和常微分方程数值解分的习题及指导，本书考虑了学生在学习过程中遇到的重点难点，因此系统全面地对数值分析的重点内容与习题进行了细致的解析，在重视基础理论和算法的同时，也适度进行了延展和拔高，努力使学生理解数值分析中的算法的基本思想，每章添加了与新工科背景相关的应用案例解析，努力在知识结构、难易程度、语言表达等方面增强可读性、实用性的特点。

本书分9章，由概率论和数理统计两大部分组成。概率论部分包括：概率论中的基本概念、一维随机变量及其分布、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。数理统计部分包括：数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。

本书分9章，由概率论和数理统计两大部分组成。概率论部分包括：概率论中的基本概念、一维随机变量及其分布、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。数理统计部分包括：数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。

本书特色：
1.语言通俗，受众广泛：采用简单通俗的语言阐述多元统计分析的基本概念，便于非数学背景的读者理解。
2.注重应用，结合案例：考虑到读者的应用需求，通过案例帮助理解各种方法的概念及计算，同时包含传统多元分析教材的多数内容及详尽数学公式，以满足不同读者需求。
3.兼顾主流软件实现：基于数据驱动思维，正文中通过R软件解释方法及计算输出，书末还尽量给出相应或类似的Python代码。
4.内容全面，新旧结合：既涵盖最新发展的优秀机器学习算法，也包含传统多元统计分析教材的常见内容，如多重回归（分类）、主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、对应分析等。
5.结构安排以需求为导向：以数据分析目的为主线，将具体模型分属于相应的课题需求之下。
6.理念先进，灵活实用：摆脱传统多元统计教材模型驱动的固有问题，同时兼顾习惯于模型驱动的教师使用；倡导问题驱动或数据驱动的 “拉动式学习” 模式，让学习目标明确、所学知识实用。
7.强调综合能力培养：重视统计学习中数学严密逻辑思维能力、计算机编程能力（包括针对特定软件及泛型编程能力）、批判性思维以及对实际问题的理解能力的培养。

本书特色：
1.语言通俗，受众广泛：采用简单通俗的语言阐述多元统计分析的基本概念，便于非数学背景的读者理解。
2.注重应用，结合案例：考虑到读者的应用需求，通过案例帮助理解各种方法的概念及计算，同时包含传统多元分析教材的多数内容及详尽数学公式，以满足不同读者需求。
3.兼顾主流软件实现：基于数据驱动思维，正文中通过R软件解释方法及计算输出，书末还尽量给出相应或类似的Python代码。
4.内容全面，新旧结合：既涵盖最新发展的优秀机器学习算法，也包含传统多元统计分析教材的常见内容，如多重回归（分类）、主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、对应分析等。
5.结构安排以需求为导向：以数据分析目的为主线，将具体模型分属于相应的课题需求之下。
6.理念先进，灵活实用：摆脱传统多元统计教材模型驱动的固有问题，同时兼顾习惯于模型驱动的教师使用；倡导问题驱动或数据驱动的 “拉动式学习” 模式，让学习目标明确、所学知识实用。
7.强调综合能力培养：重视统计学习中数学严密逻辑思维能力、计算机编程能力（包括针对特定软件及泛型编程能力）、批判性思维以及对实际问题的理解能力的培养。

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工专业编写，主要包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验 、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习空间学习相关内容。本书可作为高等院校理工科等非数学专业的教材与教学参考书，也适合对概率论与数理统计感兴趣的其他专业的读者自主学习。

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工专业编写，主要包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验 、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习空间学习相关内容。本书可作为高等院校理工科等非数学专业的教材与教学参考书，也适合对概率论与数理统计感兴趣的其他专业的读者自主学习。

本书是普通高等学校应用型教材《概率论与数理统计》(第3版) 的配套辅导用书。
全书分为三大部分，其中第一部分为对应教材的课后习题全解以及总复习题全解，有些题目给出了多种详细解法，便于读者自学参考，为了便于教师布置课后作业，课程教材的课后习题是按节配置的，且每一章的后面均附有总复习题，配套辅导用书的章节目录体系与课程教材完全一致，第二部分为期末考试试题，第三部分是期末考试试题全解。
本书既可以作为普通高等学校经管类木科生学习概率论与数理统计课程的配套辅导用书，也可以作为教师的教学参考用书和全国硕士研究生统一入学考试的复习用书。

本书是普通高等学校应用型教材《概率论与数理统计》(第3版) 的配套辅导用书。
全书分为三大部分，其中第一部分为对应教材的课后习题全解以及总复习题全解，有些题目给出了多种详细解法，便于读者自学参考，为了便于教师布置课后作业，课程教材的课后习题是按节配置的，且每一章的后面均附有总复习题，配套辅导用书的章节目录体系与课程教材完全一致，第二部分为期末考试试题，第三部分是期末考试试题全解。
本书既可以作为普通高等学校经管类木科生学习概率论与数理统计课程的配套辅导用书，也可以作为教师的教学参考用书和全国硕士研究生统一入学考试的复习用书。