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
##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##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##完全因為封麵好看去讀的
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...
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##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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