本书以大量生动有趣的问题求解实例为背景，使用通俗易懂的语言，深入浅出地介绍优美的数学思维和严谨的证明方法，所涉及的数学内容不仅包含函数与集合、数学归纳法理论、组合计算与组合证明、整数理论、数理逻辑、图论等离散数学，而且包含微积分与实数理论等连续数学，覆盖了多个不同的数学领域。本书内容在逻辑上层层展开、环环相扣，形成一套相对完备的知识体系。本书的内容可以有效地激发学生的学习兴趣，唤醒学生的数学潜能和数学思维。

逻辑思维是处理日常生活中难题的必备能力！ 本书是一本逻辑学和批判性思维的入门书，但涉及的主题十分广泛，包括某些哲学和归纳问题、非形式谬误以及命题和传统三段论逻辑。 本书旨在以本科初学者可以接受的方式讨论上述话题，帮助读者更好地分析、解释和评估论证，是为并未接触过哲学以及对分析性思维十分陌生的学生设计的，行文简易、直接，专业术语数量降至最少，符号也较简单。 书中详细介绍了20 种日常生活中常见的非形式谬误，帮助读者识别有问题的推理，从而能够区分好的论证和坏的论证。

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本书是一本非数学专业主要是文科及艺术类专业的数学教材，讲述方式活泼，案例贴近生活，读者可以在轻松学习中体会数学乐趣和意义。全书分为三大部分：归纳和演绎、逻辑和数；代数和几何；概率统计和图论。 作者利用他在数学和行为科学方面的独特背景，通过流行文化和最新资料将数学与生活联系起来，生动地展示了数学在现实生活中的广泛应用，以此说明现实世界是深刻的数学世界。 可读性好。从最简单、最基本的数学知识开始介绍，循序渐进，通过将来自不同领域的数学知识进行巧妙安排和设计，使得它们在逻辑上层层展开、环环相扣，形成一套易于理解的知识体系。 趣味性强。以实际问题求解为导向并结合有趣的历史资料进行介绍，很好地展示了数学知识的实用性和数学存在的普遍性，通过实用性和趣味性巧妙化解了青少年以及初学者数学学习的困难。

【内容简介】 这本经典的教材已畅销世界30年，被美国的斯坦福大学、哥伦比亚大学以及法国的欧洲工商管理学院(INSEAD)等很多名校用作教材。作者难能可贵地使用富有启发性又非常有趣的直观推导方法，对于只掌握初等概率论及工科高等数学的读者来说，本书是学习应用随机过程的优秀入门书，从本书中既能了解基本内容，又能学到解决问题的方法、思路与技巧。 原著第1版于1983年出版，中国统计出版社于1997年出版了由何声武等人翻译的中文版，被我国概率界奉为经典，北京大学、上海交通大学、华东师范大学、东北师范大学等很多学校至今都指定这本书为教材或主要参考书。原著第2版于1995年出版，对第1版作了全面修订和更新，内容扩充到10章，与时俱进地加进了Gibbs采样与Metropolis采样等可近似地跟踪Markov链的路径的方法，还增加了很多例子和习题。时至今日，才有第2版...(展开全部)

《数学手册（原书第10版）》以手册的形式涵盖了人们日常工作、学习所需用到的数学知识。内容包括算术、函数、几何学、线性代数、代数学、离散数学、微分学、无穷级数、积分学、微分方程、变分法、线性积分方程、泛函分析、向量分析与向量场、函数论、积分变换、概率论与数理统计、动力系统与混沌、优化、数值分析、计算机代数系统等，并专门设有数学常用表格章节，方便读者查阅。

本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、最小二乘和最大似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。

新增了什么？ 新增一章阐述各大市场交易工具。让本书的方法与理念在期货、外汇、ETF市场也能有效适用，还着重分析了股票市场交易的特殊性原则。 新增一章介绍交易中实践细则。在选择交易时机、设定交易止损与交易盈利目标、判断交易机会优劣上给了一个投资老兵的实践建议，干货满满。 新增一章介绍交易日志与交易计划的完美模板。让投资者有据可循，清醒认识自己的交易结果，不会胡子眉毛一把抓。 有没有这样一种工作，让你可以在全球任何一个地方生活、工作，可以对日常事务充耳不闻，可以不理会任何人、享受人生充分的自由？ 这是真正的投资交易员的生活方式，但是这份职业的另一面是，你会经历市场起伏的腥风血雨，你需要强大的心理自控能力，你要对市场有充分的洞察力。你要熟练掌握各种投资的指标与技巧，像一名沉着冷静的将军一样，在资金的战场上坐怀不乱，沉着冷静地调动你的资金，稳健获取投资战争的...(展开全部)