本书是在教育部制定的教学大纲基础上，参照同济大学“概率论与数理统计”课程及教材建设的经验和成果，按照全国硕士研究生入学统一考试数学一的考试大纲要求，根据作者十多年的教学实践经验编写而成．全书共分八章，包括随机事件与概率、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、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布

本书按照主教材的章节顺序，分为10章主要内容包括随机事件与概率、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、极限定理、数理统计基本概念、参数估计、假设检验、回归分析及方差分析简介、经典问题剖析本书内容紧扣主教材，书中例题丰富且具有代表性，例题分析与解答展示了基本的解题思路、解题方法与解题技巧，起到了

本书主要讲述本科概率论与数理统计课程主要知识，内容安排完全按照教育部规定的教学大纲设计的。全书共九章，主要包括随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、数理统计在经济中的应用。本书可作为理工类、经管类本科生的教材，也可供新

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法.内容包括：概率论基本概念、随机变量与随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析.每章均配有习题，书后附有习题答案，习题中收集了历届研究生考试试题，既便于教学，又利于考试复习，本书可作为高等

本书共9个单元，主要内容包括随机事件与概率、随机变量及概率分布、多维随机变量及概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、随机样本与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。

本书共有8章，以《概率论与数理统计》浙江大学第五版为内容框架，按照教材章节顺序进行编排，分别介绍概率论的基本概念、一维和多维随机变量的分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计和假设检验。结合学院人才培养方案和教学大纲，将内容设置为考核内容及要求、概念思考题、典型例题、军事应用题、自测题

本书是与主教材——《概率论与数理统计(慕课版第2版)》配套的学习指导书，是根据工科类高等院校“概率论与数理统计”课程的基本要求，结合编者多年的教学经验编写而成的.本书共7章，主要内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验.每章包含知识结构、重点

《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经

本书从系统视角出发,阐述如何利用技术手段搭建企业级推荐系统,内容包括认知篇、数据篇、召回篇、排序篇、系统篇5个部分，覆盖企业级推荐系统建设的核心要点。本书知识体系清晰，从基础知识切入，逐步深入，先后涉及推荐系统的经典技术、主流技术和前沿技术。本书通过“理论+案例+代码示例+心得体会”的方式阐述、归纳和总结推荐系统的知识