具體描述
Assuming only an elementary background in discrete mathematics, this textbook is an excellent introduction to the probabilistic techniques and paradigms used in the development of probabilistic algorithms and analyses. It includes random sampling, expectations, Markov's and Chevyshev's inequalities, Chernoff bounds, balls and bins models, the probabilistic method, Markov chains, MCMC, martingales, entropy, and other topics. The book is designed to accompany a one- or two-semester course for graduate students in computer science and applied mathematics.
用戶評價
##配閤 randomized algorithms 來看，裏麵有些相同的內容
評分##如果有人想知道學一點初等概率論之後可以乾什麼，推薦讀這本書
評分##大三時zhao yunlei課的教材。書很好，隨機算法很驚艷，可惜數學渣在課程後期沒怎麼學懂
評分##從計算機科學的角度理解concentration, probabilistic method, Markov chain, entropy和martingale，用離散的眼光對待概率和計算之間的關係，真是妙不可言
評分##很難，全部是數學理論，推導。我覺得這本數應該算數學書多一些。
評分##之前因為封麵好看tag瞭這個 = = 然後我現在真的在學這門課…… 什麼，你說你結課瞭就妄想自己真的讀完這本書瞭？（
評分##完全因為封麵好看去讀的
評分##很難，全部是數學理論，推導。我覺得這本數應該算數學書多一些。
評分##這門課讓我深切意識到自己的數學已經荒廢到瞭什麼程度，另外目前還沒有看到這本書中的算法在自己研究中有什麼用處...
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