Probability and Computing

Randomization and Probabilistic Techniques in Algorithms and Data Analysis

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.
Rezension
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
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Beschreibung

Produktdetails


Einband gebundene Ausgabe
Seitenzahl 488
Erscheinungsdatum 01.05.2017
Sprache Englisch
ISBN 978-1-107-15488-9
Verlag Cambridge University Press
Maße (L/B/H) 25,9/18,2/2,7 cm
Gewicht 1158 g
Abbildungen w. mit 8 Illustrationen and 1 table
Auflage 2nd edition
Buch (gebundene Ausgabe, Englisch)
52,99
inkl. gesetzl. MwSt.
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