Introduction to Probability 在線電子書 圖書標籤: 數學 概率 統計 probability 機器學習 概率論 Mathematics 必讀經典
發表於2025-02-16
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awesome book~~
評分MOOC上有作者的公開課,http://mooc.guokr.com/course/881/Introduction-to-Probability---The-Science-of-Uncertainty/。很好很強大。
評分看得挺快樂的一本教材
評分MIT 6.041,花瞭兩個多月終於把video和作業都刷完瞭。
評分有些notation並不是非常公用,講的偏淺欠展開。果然是lecture notes改編的。。。
Dimitri P. Bertsekas
美國工程院院士,IEEE會士。1971年獲MIT電子工程博士學位。長期在MIT執教,曾獲得2001年度美國控製協會J. Ragazzini教育奬。其研究領域涉及優化、控製、大規模計算、數據通信網絡等,許多研究具有開創性貢獻。著有Nonlinear Programming等十餘部教材和專著,其中許多被MIT等名校用作研究生或本科生教材。
John N. Tsitsiklis
美國工程院院士,IEEE會士,MIT教授。分彆於1980年、1981年、1984年在MIT獲得學士、碩士、博士學位。他的研究成果頗豐,已發錶學術論文上百篇。
第1章 样本空间和事件 全概率定理:先把样本空间分割成一组互不相容的事件,再计算条件概率的加权平均。 贝叶斯准则:计算B发生的情况下Ai发生的概率(B是结果,A是原因,算这个概率的目的是由结果推原因,它称为后验概率),则可以先计算所有的Ai发生的情况下B发生的概率之和...
評分此书讲解细致,语言不生涩。 最喜欢的是这本书能够对很多理论给出直觉的解释,而且还有很多很好玩锻炼思考的例子。 以前上大学时不懂的,只会记公式的东西,看过这本书后,恍然大明白。 这本书里面对连续随机变量讲解的很直观化,尤其适合这块没学懂的人。
評分此书讲解细致,语言不生涩。 最喜欢的是这本书能够对很多理论给出直觉的解释,而且还有很多很好玩锻炼思考的例子。 以前上大学时不懂的,只会记公式的东西,看过这本书后,恍然大明白。 这本书里面对连续随机变量讲解的很直观化,尤其适合这块没学懂的人。
評分第1章 样本空间和事件 全概率定理:先把样本空间分割成一组互不相容的事件,再计算条件概率的加权平均。 贝叶斯准则:计算B发生的情况下Ai发生的概率(B是结果,A是原因,算这个概率的目的是由结果推原因,它称为后验概率),则可以先计算所有的Ai发生的情况下B发生的概率之和...
評分算是……击沉敌舰?Bertsekas这本前4章讲得非常棒,尤其是各种图像、直观解释把我当时心中的设想都展现出来了,有一种和人聊天的自然、顺畅。第5章极限部分讲得有点儿浅了,这章的习题量也有点儿少。后4章,关于Bernoulli Perocess,Poisson Process,Markov Process,Bayes统...
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