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
##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##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##之前因为封面好看tag了这个 = = 然后我现在真的在学这门课…… 什么，你说你结课了就妄想自己真的读完这本书了？（
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##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##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##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##完全因为封面好看去读的
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