當代機率：理論與應用 (4版)

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原文書資訊 書名:Fundamentals of Probability: with Stochastic Processes 4/e 2018 <Chapman and Hall> 作者: Saeed Ghahramani ISBN: 9781498755092 出版社: CRC 出版年: 2018年 中文書資訊 書名: 當代機率：理論與應用 Fundamentals of Probability: with Stochastic Processe 作者: Ghahramani/ 朱薀鑛 ISBN: 9789574839872 出版社: 東華 出版年: 2020年

信號與系統 (2版)

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作(編/譯)者 : 繆紹綱 編譯 出版年份 : 2022 ISBN : 9789863783213 書號 : 2207A5 幾色 : 1 規格 : 16K 發行公司 : Pearson／高立 版權日期 : 2022/05/01 頁數 : 808 分別 : 授權書 本書編譯自 Oppenheim 等人所著 Signals and Systems 第二版，內容詳實完整、解說清晰，圖文編輯和範例的選取與表達都是一流之作，堪稱「信號與系統」的經典教科書，詳讀後絕對可奠立非常厚實的學理基礎。 　　本書內容共分為 9 章，內容包含：信號與系統、線性非時變系統、週期信號的傅立葉級數表示、連續時間傅立葉轉換、離散時間傅立葉轉換、信號和系統的時間和頻率特性、取樣、拉普拉斯轉換和 z 轉換。 　　原文第 8 章的「Communication Systems」與第 11 章的「Linear Feedback Systems」分別屬於通訊與控制領域的主要課題，就「信號與系統」的學習而言是進階的應用課題，故考量篇幅以及一般大多數讀者的需求，在本次的譯著中將這兩章的內容排除。希望本譯著能讓「信號與系統」的學理更快速地被華語文的讀者吸收，進而提升學習效率。 目錄 Chapter 1 信號與系統 Chapter 2 線性非時變系統 Chapter 3 週期信號的傅立葉級數表示 Chapter 4 連續時間傅立葉轉換 Chapter 5 離散時間傅立葉轉換 Chapter 6 信號和系統的時間和頻率特性 Chapter 7 取　樣 Chapter 8 拉普拉斯轉換 Chapter 9 z轉換 本章習題 參考書目 習題解答 中英文索引

信號與系統問題詳解 (2版)

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【書籍印製時偶有輕微墨點,不介意再下單】 信號與系統問題詳解 ISBN13：9789571206134 出版社：曉園 作者：Alan V. Oppenheim;Alan S. Willsky;S. Hamid Nawab 裝訂：平裝 出版日：2006/10/01 中國圖書分類：電氣工程 目錄 第一章 信號與系統 第二章 線性非時變系統 第三章 週期信號的傅立葉級數表示法 第四章 連續時間傅立葉轉換 第五章 離散時間傅立葉轉換 第六章 信號與系統的時間及頻率特徵 第七章 取樣原理 第八章 通訊系統 第九章 拉普拉斯變換 第十章 z－轉換 第十一章　線性回授系統

Fundamentals of Probability and Statistics for Machine Learning (1版)

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【簡介】 An introductory textbook for undergraduate or beginning graduate students that integrates probability and statistics with their applications in machine learning.Most curricula have students take an undergraduate course on probability and statistics before turning to machine learning. In this innovative textbook, Ethem Alpaydın offers an alternative tack by integrating these subjects for a first course on learning from data. Alpaydın accessibly connects machine learning to its roots in probability and statistics, starting with the basics of random experiments and probabilities and eventually moving to complex topics such as artificial neural networks. With a practical emphasis and learn-by-doing approach, this unique text offers comprehensive coverage of the elements fundamental to an empirical understanding of machine learning in a data science context. Consolidates foundational knowledge and key techniques needed for modern data scienceCovers mathematical fundamentals of probability and statistics and ML basicsEmphasizes hands-on learningSuits undergraduates as well as self-learners with basic programming experienceIncludes slides, solutions, and code

Fundamentals of Probability and Statistics (3版)

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簡介 ‧Clear and easy to read: 　─ plain English language 　─ enough mathematics details 　─ helpful graphics plots ‧ Abundant in examples and exercises. ‧ Review problems facilitate the preparation of tests. ‧ Matlab implementation elucidates fundamental concepts. 目錄 CHAPTER 1 EXPERIMENTS, EVENTS, AND THEIR PROBABILITIES CHAPTER 2 RANDOM VARIABLES AND THEIR DISTRIBUTIONS CHAPTER 3 CONTINUOUS RANDOM VARIABLES CHAPTER 4 MULTIPLE RANDOM VARIABLES CHAPTER 5 SUM OF RANDOM VARIABLES CHAPTER 6 THE SAMPLE MEAN AND LIMIT THEOREMS CHAPTER 7 ESTIMATION CHAPTER 8 HYPOTHESIS TESTING CHAPTER 9 REGRESSION Appendix A Numerical Tables Appendix B Matlab Functions and Operations Used in This Book References Answers to Selected Odd-Numbered Exercises and Review Problems Index

Fundamentals of Probability and Statistics (2版)

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書名：Fundamentals of Probability and Statistics 2/E 作者：Shaou-Gan Miaou(繆紹綱) 出版社：高立 出版日期：2018/09/01 ISBN：9789863781868 內容簡介 Clear and easy to read: ─plain English language ─enough mathematics details ─helpful graphics plots Abundant in examples and exercises. Review problems facilitate the preparation of tests. Matlab implementation elucidates fundamental concept. 目錄 CHAPTER 1　EXPERIMENTS, EVENTS, AND THEIR PROBABILITIES CHAPTER 2　RANDOM VARIABLES AND THEIR DISTRIBUTIONS CHAPTER 3　CONTINUOUS RANDOM VARIABLES CHAPTER 4　MULTIPLE RANDOM VARIABLES CHAPTER 5　SUM OF RANDOM VARIABLES CHAPTER 6　THE SAMPLE MEAN AND LIMIT THEOREMS CHAPTER 7　ESTIMATION CHAPTER 8　HYPOTHESIS TESTING CHAPTER 9　REGRESSION Appendix A　Numerical Tables Appendix B　Matlab Functions and Operations Used in This Book References Answers to Selected Odd-Numbered Exercises and Review Problems Index

Fundamentals of Probability: with Stochastic Processes (4版)

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