Introduction to Probability pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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Dimitri P. Bertsekas

Athena Scientific

2002-6-24

430

USD 79.00

Hardcover

9781886529403

图书标签: 数学概率统计 probability 机器学习概率论 Mathematics 必读经典

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发表于2024-12-26

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图书描述

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著者简介

Dimitri P. Bertsekas

美国工程院院士，IEEE会士。1971年获MIT电子工程博士学位。长期在MIT执教，曾获得2001年度美国控制协会J. Ragazzini教育奖。其研究领域涉及优化、控制、大规模计算、数据通信网络等，许多研究具有开创性贡献。著有Nonlinear Programming等十余部教材和专著，其中许多被MIT等名校用作研究生或本科生教材。

John N. Tsitsiklis

美国工程院院士，IEEE会士，MIT教授。分别于1980年、1981年、1984年在MIT获得学士、硕士、博士学位。他的研究成果颇丰，已发表学术论文上百篇。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

配合视频食用非常非常好

评分☆☆☆☆☆

很好玩的入门书，后面的随机过程写的有点乱～不过前几张的讲解真生动，配图可爱～

评分☆☆☆☆☆

MIT 6.041，花了两个多月终于把video和作业都刷完了。

评分☆☆☆☆☆

很好玩的入门书，后面的随机过程写的有点乱～不过前几张的讲解真生动，配图可爱～

评分☆☆☆☆☆

6.041打卡。这本书实在是！太！棒！了！简单易懂！plain language！然而ocw上的problem set有些思维还是蛮难的。总之，学得痛并快乐着。好像比国内多了关于markov chain的内容...不过统计方面少了点...强烈要求俺们学校开这门课。然而...呵呵。

读后感

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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