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Wahrscheinlichkeit und Berechnung von Michael Mitzenmacher & Eli Upfal - 2. Auflage-

Ursprünglicher Text
Probability and Computing By Michael Mitzenmacher & Eli Upfal - 2nd Edition
ecommerceguy312
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eBay-Artikelnr.:285938498747
Zuletzt aktualisiert am 02. Aug. 2025 18:32:43 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

Artikelmerkmale

Artikelzustand
Sehr gut: Buch, das nicht neu aussieht und gelesen wurde, sich aber in einem hervorragenden Zustand ...
ISBN
9781107154889

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
Cambridge University Press
ISBN-10
110715488X
ISBN-13
9781107154889
eBay Product ID (ePID)
6038793909

Product Key Features

Number of Pages
484 Pages
Publication Name
Probability and Computing : Randomization and Probabilistic Techniques in Algorithms and Data Analysis
Language
English
Subject
Programming / Algorithms, Probability & Statistics / Stochastic Processes, Probability & Statistics / General, Algebra / General
Publication Year
2017
Features
Revised
Type
Textbook
Author
Eli Upfal, Michael Mitzenmacher
Subject Area
Mathematics, Computers
Format
Hardcover

Dimensions

Item Height
1 in
Item Weight
40.7 Oz
Item Length
10.2 in
Item Width
7.2 in

Additional Product Features

Edition Number
2
Intended Audience
College Audience
LCCN
2016-041654
Reviews
Advance praise: 'As randomized methods continue to grow in importance, this textbook provides a rigorous yet accessible introduction to fundamental concepts that need to be widely known. The new chapters in this second edition, about sample size and power laws, make it especially valuable for today's applications.' Donald E. Knuth, Stanford University
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
518.1
Table Of Content
1. Events and probability; 2. Discrete random variables and expectations; 3. Moments and deviations; 4. Chernoff and Hoeffding bounds; 5. Balls, bins, and random graphs; 6. The probabilistic method; 7. Markov chains and random walks; 8. Continuous distributions and the Polsson process; 9. The normal distribution; 10. Entropy, randomness, and information; 11. The Monte Carlo method; 12. Coupling of Markov chains; 13. Martingales; 14. Sample complexity, VC dimension, and Rademacher complexity; 15. Pairwise independence and universal hash functions; 16. Power laws and related distributions; 17. Balanced allocations and cuckoo hashing.
Edition Description
Revised edition
Synopsis
Greatly expanded, this new edition requires only an elementary background in discrete mathematics and offers a comprehensive introduction to the role of randomization and probabilistic techniques in modern computer science. Newly added chapters and sections cover topics including normal distributions, sample complexity, VC dimension, Rademacher complexity, power laws and related distributions, cuckoo hashing, and the Lovasz Local Lemma. Material relevant to machine learning and big data analysis enables students to learn modern techniques and applications. Among the many new exercises and examples are programming-related exercises that provide students with excellent training in solving relevant problems. This book provides an indispensable teaching tool to accompany a one- or two-semester course for advanced undergraduate students in computer science and applied mathematics., This greatly expanded new edition, requiring only an elementary background in discrete mathematics, comprehensively covers randomization and probabilistic techniques in modern computer science. It includes new material relevant to machine learning and big data analysis, plus examples and exercises, enabling students to learn modern techniques and applications.
LC Classification Number
QA274.M574 2017

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ecommerceguy312

100% positive Bewertungen•367 Artikel verkauft

Mitglied seit Aug 2018
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    Great seller, great deal, fast shipping all around great experience. A+++
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