Tóm tắt nội dung
Sách giáo khoa sửa đổi này thúc đẩy và minh họa các kỹ thuật xác suất ứng dụng bằng các ứng dụng trong kỹ thuật điện và khoa học máy tính (EECS). Tác giả trình bày các hệ thống xử lý thông tin và truyền thông sử dụng thuật toán dựa trên mô hình và kỹ thuật xác suất, bao gồm tìm kiếm trên web, liên kết kỹ thuật số, nhận dạng giọng nói, GPS, lập kế hoạch tuyến đường, hệ thống khuyến nghị, phân loại và ước tính. Sau đó, ông giải thích cách các ứng dụng này hoạt động và đồng thời cung cấp cho người đọc sự hiểu biết về các khái niệm và phương pháp chính của xác suất áp dụng. Phòng thí nghiệm Python cho phép người đọc thử nghiệm và củng cố sự hiểu biết của họ. Cuốn sách bao gồm bài tập về nhà, giải pháp và sổ ghi chép Jupyter. Phiên bản này bao gồm các chủ đề mới như Tăng cường, Kẻ cướp đa vũ trang, kiểm tra thống kê, mạng xã hội, mạng xếp hàng và mạng thần kinh. Để biết các thông tin phụ trợ liên quan đến cuốn sách này, bao gồm các ví dụ về bản demo Python cũng như các phòng thí nghiệm Python được sử dụng ở Berkeley, vui lòng gửi email cho Mary James theo địa chỉ mary.james@springer.com. Đây là một cuốn sách truy cập mở.
Abstract:
This revised textbook motivates and illustrates the techniques of applied probability by applications in electrical engineering and computer science (EECS). The author presents information processing and communication systems that use algorithms based on probabilistic models and techniques, including web searches, digital links, speech recognition, GPS, route planning, recommendation systems, classification, and estimation. He then explains how these applications work and, along the way, provides the readers with the understanding of the key concepts and methods of applied probability. Python labs enable the readers to experiment and consolidate their understanding. The book includes homework, solutions, and Jupyter notebooks. This edition includes new topics such as Boosting, Multi-armed bandits, statistical tests, social networks, queuing networks, and neural networks. For ancillaries related to this book, including examples of Python demos and also Python labs used in Berkeley, please email Mary James at mary.james@springer.com. This is an open access book.
Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)