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
##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##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
評分概率部分基本上是從頭講起的 沒學過概率也能看懂 感動 算法分析講的好
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 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 評分##完全因為封麵好看去讀的
相關圖書
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有