Introduction to Probability Models. 10th. Sheldon M. Ross 英文版pdf 完整版 共798页

这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现： B.-N。 Vo，W.-K. Ma，“高斯混合概率假设密度滤波器”，IEEE 信号处理汇刊，第 54 卷，第 11 期，2006 年 11 月，第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现，以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改，但它们是出于技术原因，不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示（使用协方差矩阵）以及目标存在的不确定性（使用权重）和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论，可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助，但 Vo & Ma 的论文对于理解真正

概率不等式，包含所有概率研究中所存在的反例。Marco Taboga - Lectures on Probability Theory and Mathematical Statistics-CreateSpace Independent Publishing Platform (2012)

Sheldon Ross - A First Course in Probability

第一条强大数定律(strong law of large numbers)是由波莱尔在1909年对伯努利试验场合验证的，给出了几乎处处收敛的随机变量列的性质。强大数定律主要包括波莱尔强大数定律、柯尔莫哥洛夫强大数定律等。

这是关于概率与统计推理的电子书，高清，最新版本，经典著作，英文版

《概率论沉思录(英文版)》不仅适合概率和统计专业人士阅读。也是需要应用统计推断的各领域科技工作者的必读之作。 　　《概率论沉思录(英文版)》是一部奇书。它是著名数学物理学家Jaynes的遗作，凝聚了他对概率论长达40年的深刻思考。原版出版后产生了巨大影响，深受众多专家和学者的好评，并获得Amazon网上书店读者全五星评价。 在书中，作者在H.Jeffreys、R.T.Cox、C.E.Shannon和G.Polya等数学大师思想的基础上继续探索，将概率论置于更大的背景下考察，提出将概率推断作为整个科学的逻辑基础，以适应实际科学研究中对象往往都是信息不完全或者不确定的这一难题，从而超越了传统的概率论，也超越了传统的数理逻辑思维定式。

概率论沉思录--(Probability_Theory_The_Logic_of_Science_)((美)E._T._Jaynes)清晰版PDF

北美优秀的统计推断教材，哈弗大学统计课程指定教材

MIT的课件资源，没什么好说的，不够20字。。。