计算机科学中的概率与统计建模:从算法到Z分数
"这本名为《从算法到Z评分:概率和统计建模》的教科书主要面向计算机科学学生,旨在教授数学概率和统计的基础知识。作者是Norm Matloff,来自加州大学戴维斯分校。书中涵盖了离散概率模型、随机变量、独立性、期望值与方差等多个主题,并通过实际案例,如ALOHANetwork示例,来解释和应用这些概念。书中的代码示例使用了R语言的MASS库进行多元正态分布模拟。" 本书深入浅出地介绍了概率论和统计学的基本原理,首先从ALOHANetwork(一种早期的无线通信协议)的例子出发,讲解了概率的基本思想。书中强调了重复实验的概念,这是理解概率理论的基础。接着,它定义了概率的基本术语,并通过ALOHANetwork的案例进行了具体计算,展示了如何运用概率法则解决问题。 书中还详细讨论了贝叶斯定理,这是概率论中的一个重要工具,用于更新先验概率。此外,作者还介绍了在R语言环境中如何进行模拟,包括对ALOHANetwork和掷骰子等事件的模拟,以帮助学生直观地理解概率模型。书中还涉及基于组合论的概率计算,通过比较五张牌中出现一张国王和两张红心的可能性,以及在数据挖掘中关联规则的应用,使读者掌握如何在实际问题中运用概率计算。 进一步,书本深入到离散随机变量的讨论,这是概率论中的核心概念之一。它还阐述了独立随机变量的概念,以及它们在统计建模中的重要性。期望值和方差是衡量随机变量性质的关键统计量,书中详细介绍了它们的定义和计算方法,包括期望值作为变量平均行为的代表,以及方差作为度量变异性的工具。 通过这些内容,读者不仅可以学习到概率和统计的基本理论,还能学会如何将这些理论应用于计算机科学的实际问题中,如数据分析、机器学习和算法设计等。《从算法到Z评分:概率和统计建模》是一本全面而实用的教材,适合计算机科学学生和对概率统计感兴趣的读者。
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