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。
發表於2024-12-22
Introduction to Probability 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
算是……擊沉敵艦?Bertsekas這本前4章講得非常棒,尤其是各種圖像、直觀解釋把我當時心中的設想都展現齣來瞭,有一種和人聊天的自然、順暢。第5章極限部分講得有點兒淺瞭,這章的習題量也有點兒少。後4章,關於Bernoulli Perocess,Poisson Process,Markov Process,Bayes統...
評分算是……擊沉敵艦?Bertsekas這本前4章講得非常棒,尤其是各種圖像、直觀解釋把我當時心中的設想都展現齣來瞭,有一種和人聊天的自然、順暢。第5章極限部分講得有點兒淺瞭,這章的習題量也有點兒少。後4章,關於Bernoulli Perocess,Poisson Process,Markov Process,Bayes統...
評分第1章 樣本空間和事件 全概率定理:先把樣本空間分割成一組互不相容的事件,再計算條件概率的加權平均。 貝葉斯準則:計算B發生的情況下Ai發生的概率(B是結果,A是原因,算這個概率的目的是由結果推原因,它稱為後驗概率),則可以先計算所有的Ai發生的情況下B發生的概率之和...
評分第1章 樣本空間和事件 全概率定理:先把樣本空間分割成一組互不相容的事件,再計算條件概率的加權平均。 貝葉斯準則:計算B發生的情況下Ai發生的概率(B是結果,A是原因,算這個概率的目的是由結果推原因,它稱為後驗概率),則可以先計算所有的Ai發生的情況下B發生的概率之和...
評分第1章 樣本空間和事件 全概率定理:先把樣本空間分割成一組互不相容的事件,再計算條件概率的加權平均。 貝葉斯準則:計算B發生的情況下Ai發生的概率(B是結果,A是原因,算這個概率的目的是由結果推原因,它稱為後驗概率),則可以先計算所有的Ai發生的情況下B發生的概率之和...
圖書標籤: 數學 概率 統計 probability 機器學習 概率論 Mathematics 必讀經典
寫的非常有趣,有很多生活中的實際例子,緊密聯係各個概念。內容不深,是本非常好的書。
評分寫的非常有趣,有很多生活中的實際例子,緊密聯係各個概念。內容不深,是本非常好的書。
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6.041打卡。這本書實在是!太!棒!瞭!簡單易懂!plain language!然而ocw上的problem set有些思維還是蠻難的。總之,學得痛並快樂著。好像比國內多瞭關於markov chain的內容...不過統計方麵少瞭點...強烈要求俺們學校開這門課。然而...嗬嗬。
評分配閤視頻食用非常非常好
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