具体描述
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.
用户评价
##配合 randomized algorithms 来看，里面有些相同的内容
评分##如果有人想知道学一点初等概率论之后可以干什么，推荐读这本书
评分##从计算机科学的角度理解concentration, probabilistic method, Markov chain, entropy和martingale，用离散的眼光对待概率和计算之间的关系，真是妙不可言
评分##完全因为封面好看去读的
评分##这门课让我深切意识到自己的数学已经荒废到了什么程度，另外目前还没有看到这本书中的算法在自己研究中有什么用处...
评分##很难，全部是数学理论，推导。我觉得这本数应该算数学书多一些。
评分##配合 randomized algorithms 来看，里面有些相同的内容
评分概率部分基本上是从头讲起的 没学过概率也能看懂 感动 算法分析讲的好
评分##从计算机科学的角度理解concentration, probabilistic method, Markov chain, entropy和martingale，用离散的眼光对待概率和计算之间的关系，真是妙不可言
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