The subject of this book is nite set statistics (FISST) recently developed theory that unies much of information fusion under a single probabilistic—in fact, Bayesian—paradigm.

英文原版，Michael H. Kutner, Christopher J. Nachtsheim, John Neter, William Li. 1500页，有课后习题答案，Student Solutions Manual to accompany Applied Linear Statistical Models Fifth Edition。楼主在国外读研究生时候的教材，非常深入地讲解线性模型和相关的误差诊断，方差分析，实验设计，等等。值得一读。找了了好长时间，仅限交流学习！

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介绍如何用R语言进行大数据分析，监督学习以及无监督学习的实现

统计信号处理基础第二卷：检测理论。作者：Steven M. Kay

Fundamentals of Statistical Signal Processing Vol I Estimation很有价值的一本书 美国博士课程经典教材 另有中文版Vol I & II: http: download csdn net detail tinaeva 8452623 小闻子专业推荐 必看好书

逻辑回归算法matlab伪代码统计_分析_代码 机器学习和数据挖掘的各种算法的 Matlab、Pyhton 和 C++ 实现。这些是作为我的研究生课程（云计算、机器学习、SMAI）的要求而实现的。 其中一些算法是： 聚类 凝聚聚类 (AgglomerativeClustering.m) K 均值聚类 (KMeanClustering.m) K-Mean with FFP (KMeanFFP.m) K-mean FFP 和 PCA (KmeanFFP_PCA.m) Kmean_FFP_Fisher (Kmean_FFP_Fisher.mm) 软 K 均值 (SoftKMeans.m) 球面 K 均值 (SpehricalKMeans.m) 高斯混合模型 (GMM.cpp) 分类 贝叶斯分类器.m 各种分类器（Classifier.py、Implement_classifier.py、Dataset.py） 单样本感知器学习（固定 eta） 批量感知器学习（变量eta） 单样本弛豫（可变 eta） 批量松弛学习（变量eta） 使用伪逆的 MSE 使用 LMS 程序的 MSE 验证组合 1

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Statistical Analysis with Missing Data ,second edition.

本书旨在用作研究生水平的教科书和技术参考。 重点是基本概念，分析技术和基本经验方法。 唯一的前提条件是有关傅立叶分析的入门课程。