Probability and Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
Michael Mitzenmacher 1996年于加州大学伯克利分校获得博士学位，现为哈佛大学计算机科学教授。在1999年进入哈佛大学之前，他是Palo Alto数字系统研究实验室的研究人员。他曾获美国科学基金（NSF）CAAREER奖和Alfred P. Sloan研究基金。2002年，由于在纠错码方面的出色工作，他获得了IEEE信息论学会的“最佳论文”奖。
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- 计算复杂性
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.
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配合 randomized algorithms 来看，里面有些相同的内容
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
评分如果有人想知道学一点初等概率论之后可以干什么，推荐ta读一读这本书
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。
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