Probability and Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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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.
作者简介
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。
目录信息
读后感
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用户评价
这本书《概率与计算》让我对概率论在计算机科学中的应用有了前所未有的深刻认识。我之前接触过一些关于算法和数据结构的教材，但它们大多侧重于确定性分析，对于那些本质上就带有不确定性的问题，往往显得力不从心。这本书则完全不同，它将概率论的强大工具箱带入到计算的领域，让我看到了如何用概率来理解和解决许多棘手的计算难题。书中对随机变量、概率分布以及各种统计量（如期望、方差）的讲解，不仅准确严谨，而且非常具有启发性，让我能够理解它们在算法设计和分析中的关键作用。我尤其欣赏书中对随机过程、马尔可夫链以及采样方法的介绍，这些内容为我理解机器学习、数据挖掘等领域提供了坚实的基础。它帮助我建立了一种“概率化的分析框架”，让我能够更灵活、更具创造性地去处理那些复杂且充满不确定性的计算问题。当我遇到一个计算上的瓶颈时，我都会主动去回顾这本书，寻找其中可能适用的概率工具和方法。这本书的语言风格也十分流畅，虽然内容严谨，但读起来却不会感到枯燥乏味，很多地方都配有生动的例子和辅助说明，大大降低了理解的难度。
评分当我拿到《概率与计算》这本书时，我原本以为会看到一本枯燥的数学理论书籍，但很快我就被它所吸引了。这本书的独特之处在于，它并没有将概率论孤立起来讲解，而是将其与计算机科学中的实际计算问题巧妙地融合在一起。我一直对机器学习和数据挖掘领域非常感兴趣，而概率论正是这些领域的基础。这本书让我明白，很多看似复杂的机器学习模型，其背后都蕴含着深刻的概率原理。书中关于概率分布、条件概率以及贝叶斯定理的讲解，不仅准确，而且非常有启发性，让我能够更深入地理解各种模型的工作原理。我特别喜欢书中关于统计推断和模型选择的章节，它们为我提供了处理实际数据时的有力工具。通过阅读这本书，我学会了如何利用概率模型来描述和预测数据，以及如何评估模型的性能。我还会时不时回顾书中关于随机变量的联合分布和边缘分布的讨论，这对于理解复杂的数据结构至关重要。这本书的写作风格也非常吸引人，它既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的表达方式，很多地方都配有精美的图表，让复杂的概念变得更加直观。它让我意识到，概率论并不是一门孤立的学科，而是连接理论与实践的桥梁，能够帮助我们更好地理解和解决现实世界中的各种问题。
评分对于一个对计算机科学理论怀有浓厚兴趣的人来说，《概率与计算》这本书提供了一个绝佳的视角。我一直在寻找能够将数学的严谨性与计算的实用性完美结合的书籍，而这本书无疑做到了这一点。它没有停留在罗列概率公式的层面，而是深入探讨了如何利用概率的原理来设计和分析各种计算问题。书中关于期望最大化、随机采样以及概率界限等内容的阐述，让我对许多复杂算法的内部机制有了更清晰的认识。我尤其喜欢书中对蒙特卡洛方法的介绍，它让我明白如何通过随机抽样来近似求解那些难以精确计算的问题，这在现代大数据时代尤为重要。这本书的价值在于，它不仅仅教授我“是什么”，更是教会我“为什么”以及“怎么做”。我发现自己看待算法问题的角度发生了根本性的转变，不再仅仅关注时间复杂度和空间复杂度，而是开始思考如何引入概率的元素来优化算法的性能，或者找到解决问题的另一种途径。书中对各种不等式的推导和应用，也为我提供了处理概率界限的有力工具。总而言之，这本书为我打开了一个新的思维空间，让我看到了概率论在计算机科学领域中广阔的应用前景。
评分这本书《概率与计算》彻底改变了我对计算机科学中数学工具的看法。我之前总觉得理论数学离实际应用太远，尤其是概率论，在我看来似乎只是一些抽象的概念和复杂的公式。然而，这本书让我看到了完全不同的景象。它将概率论的强大力量与计算机科学的实际问题巧妙地结合起来，让我惊叹不已。书中对随机变量、期望、方差等基本概念的讲解，不仅严谨，而且非常具有启发性，通过大量的实际例子，我能够直观地理解这些概念的含义及其在算法设计和分析中的作用。我尤其欣赏书中对随机图论和马尔可夫链的介绍，这些内容为我理解网络分析、模式识别等领域提供了坚实的基础。它帮助我建立了一种“概率思维”，让我能够用更灵活、更创新的方式来思考和解决计算问题。当我遇到一个棘手的计算难题时，我不再仅仅局限于传统的确定性算法，而是会主动去思考，是否可以用概率的方法来找到一个更优的解决方案。这本书的数学推导部分也做得非常到位，既保证了严谨性，又避免了过度复杂的证明，让读者能够轻松理解其中的逻辑。它就像一位经验丰富的向导，带领我深入探索概率与计算的奇妙世界。
评分《概率与计算》这本书简直是为那些渴望深入理解计算原理的读者而量身定制的。我之前接触过不少关于算法的书籍，但总觉得在理论深度上有所欠缺，尤其是在处理那些具有内在不确定性的问题时。这本书的出现，正好填补了我的这个空白。它不仅仅是关于概率的理论，更是关于如何将概率论的强大工具应用于解决实际的计算问题。书中对概率分布、随机变量的性质以及大数定律等核心概念的阐述，不仅清晰准确，而且充满了启发性，让我能够深刻理解这些概念在算法分析和设计中的关键作用。我特别喜欢书中关于随机过程和统计推断的部分，这些内容为我理解数据分析、机器学习等领域提供了坚实的基础。它帮助我建立了一种“概率化的思维方式”，让我能够更灵活、更更具创造性地去处理那些复杂且充满不确定性的计算问题。每当我遇到一个棘手的计算挑战，我都会主动去回顾这本书，寻找其中可能适用的概率工具和方法。这本书的写作风格也十分吸引人，它在保持学术严谨性的同时，还融入了大量的实际案例和直观的解释，让抽象的概念变得触手可及。
评分我对《概率与计算》的初印象是，它不仅仅是一本教科书，更像是一本充满了智慧和洞察力的指南。我之前接触过一些关于概率论的入门书籍，但它们往往在应用层面上有所欠缺，让我感觉学到的知识有些“空中楼阁”。这本书则完全不同，它将抽象的概率概念与具体的计算问题紧密地结合起来，让我真切地感受到了数学工具的强大力量。书中对随机变量、期望、方差等基本概念的阐述，不仅严谨，而且清晰易懂，通过大量的例子，让我能够直观地理解这些概念的含义及其在实际中的作用。我尤其欣赏书中对随机算法的介绍，那些关于概率性搜索、随机排序以及数据结构优化的讨论，让我看到了概率论在提升算法效率方面巨大的潜力。每当我遇到一个计算上的难题，我都会下意识地思考，这本书中的哪些概念或方法或许能够提供启发。它帮助我建立了一种“概率思维”，让我能够用更灵活、更创新的方式来解决问题。书中关于集中不等式、随机过程以及贝叶斯推断的部分，更是让我对如何处理不确定性有了更深刻的认识。我曾经花了不少时间去理解那些复杂的概率模型，但这本书用一种更加直观的方式，将它们一一呈现，并且解释了它们是如何在实际的计算场景中发挥作用的。这本《概率与计算》就像一位经验丰富的向导，带领我在概率的海洋中航行，指引我发现那些隐藏在数据和算法背后的深刻规律。
评分《概率与计算》这本书，真的是我学习计算机科学理论过程中遇到的一个里程碑。我一直对算法的底层原理非常感兴趣，但很多时候，当遇到一些复杂的、非确定性的问题时，传统的确定性分析方法显得捉襟见肘。这本书就像一盏明灯，照亮了我通往概率世界的大门。它没有仅仅停留在理论的层面，而是将概率论的核心概念，如随机变量、期望、方差、概率分布等，与实际的计算问题紧密地联系起来。我特别欣赏书中关于随机算法的章节，它清晰地阐述了如何利用概率来设计更高效的算法，以及如何分析这些算法的性能。例如，关于蒙特卡洛方法、随机搜索以及近似算法的讨论，让我深刻地认识到概率在解决 NP-hard 问题中的巨大潜力。这本书不仅让我掌握了理论知识，更重要的是，它培养了我一种“概率思维”，让我能够用一种全新的、更灵活的方式来审视和解决计算中的挑战。我还会时不时地翻阅书中关于集中不等式和随机图论的部分，这些内容对于理解复杂系统的行为非常有帮助。它的数学推导清晰而严谨，但又不至于让人望而却步，很多地方都配有直观的图示和辅助说明，大大提升了阅读体验。
评分《概率与计算》这本书对我而言，是一次充满启发的阅读体验。我一直认为，理解计算机科学的深层原理，离不开扎实的数学基础，而概率论无疑是其中至关重要的一环。然而，很多传统的概率论书籍过于侧重理论推导，让我难以将其与实际的计算问题联系起来。这本书则恰恰弥补了这一点，它将概率论的核心概念与各种计算场景巧妙地融合，让我看到了理论与实践的完美结合。书中对随机变量的期望、方差的计算，以及大数定律和中心极限定理的应用，都提供了非常直观和生动的解释，让我能够深刻理解这些概念在算法分析中的重要性。我尤其喜欢书中关于随机算法和近似算法的讨论，这些内容为我解决实际中的计算难题提供了全新的思路和方法。它让我明白，很多看似无解的问题，通过引入概率的视角，反而能够找到优雅且高效的解决方案。这本书的写作风格也十分吸引人，它在保持学术严谨性的同时，还融入了大量的实际案例和图示，使得复杂的概念易于理解和消化。它不仅提升了我对概率论的认识，更重要的是，培养了我一种用概率思维解决计算问题的能力。
评分《概率与计算》这本书的出现，对我来说简直是一场及时雨。我一直以来都对计算科学中的数学基础感到好奇，尤其是那些能够帮助我们理解和设计高效算法的工具。概率论无疑是其中最重要的一环，但很多传统的概率论教材往往过于理论化，让人难以理解其在计算机科学中的具体应用。这本书则以一种非常独特的方式，将概率论的概念与实际的计算问题联系起来，让我看到了理论与实践之间不可分割的联系。书中对概率的基本概念，如样本空间、事件、概率的公理化定义等，进行了清晰而严谨的阐述，并且立即将其应用于各种算法分析的场景中。我特别喜欢书中关于随机算法的讲解，那些关于蒙特卡洛方法、随机搜索以及近似算法的讨论，让我深刻地认识到概率如何能够帮助我们设计出高效且可行的解决方案。它不仅仅是讲解理论，更是教我如何“用”概率。每当我遇到一个计算难题，我都会下意识地去思考，书中提到的哪些概率工具或许能够提供帮助。它培养了我一种“用概率的眼光看问题”的能力，让我能够从全新的角度去审视和解决计算中的挑战。这本书的语言风格也十分流畅，虽然内容严谨，但读起来却不会感到枯燥乏味，很多地方都配有生动的例子和辅助说明，大大降低了理解的难度。
评分这本《概率与计算》真是让我眼前一亮，简直是为我量身定做的。我一直以来都对计算机科学领域中的理论基础部分很感兴趣，尤其是那些能够解释复杂现象的数学工具。概率论和统计学无疑是其中最重要的一环，但很多传统教材要么过于抽象，要么侧重于理论证明而忽略了实际应用。这本书却完美地找到了那个平衡点。它不仅仅是罗列公式和定理，而是深入浅出地讲解了概率论的核心概念，并将这些概念巧妙地融入到解决实际计算问题的场景中。例如，书中关于随机算法的部分，用清晰的语言和生动的例子解释了如何利用概率来设计和分析算法，这对于我这种希望提升算法设计能力的人来说，简直是如获至宝。我特别喜欢书中对随机游走、马尔可夫链以及采样技术等内容的阐述，这些都是现代计算机科学中不可或缺的工具，而这本书给了我一个非常扎实的理解基础。我还会时不时翻阅书中关于蒙特卡洛方法和随机图论的部分，每次阅读都有新的体会。它让我明白，很多看似困难的计算问题，通过引入概率的视角，反而能够找到优雅且高效的解决方案。我感觉自己对很多算法的理解都提升了一个层次，不再仅仅停留在“怎么用”的层面，而是开始思考“为什么这样用”以及“还有没有更好的方法”。这本书的数学推导部分也做得相当到位，既有严谨性，又不会让人望而却步，很多地方都配有图示和辅助说明，极大地降低了阅读门槛。总而言之，这本书为我打开了一扇通往计算概率世界的大门，让我看到了理论与实践的无限可能。
评分大三时zhao yunlei课的教材。书很好，随机算法很惊艳，可惜数学渣在课程后期没怎么学懂
评分配合 randomized algorithms 来看，里面有些相同的内容
评分完全因为封面好看去读的
评分我有原版 哈哈哈哈！！！！
评分完全因为封面好看去读的
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