CMU统计学习：误差界估计与高维统计讲义

在"Probability and Computing Lecture Notes"这份文档中，包含了 Carnegie Mellon University 计算机科学系在2009年秋季开设的课程15-359——概率与计算的相关内容。课程的核心主题围绕统计学习中的误差界估计和高维统计，这是计算机科学中的重要分支，特别是在机器学习、数据挖掘以及人工智能领域。 课程设计者Mor Harchol-Balter和John Lafferty对课程的内容选择、组织和呈现方式有着深远影响。Mor Harchol-Balter的工作，尤其是她的著作《性能建模与计算机系统设计：排队理论在行动》（Performance Modeling and Design of Computer Systems: Queueing Theory in Action），为课程后期关于系统性能分析的部分提供了理论基础。读者可以参考她网站上的链接进一步了解：http://www.cs.cmu.edu/~harchol/PerformanceModeling/book.html 另一方面，课程前半部分的内容则深受John Lafferty的研究影响，他的工作可以从他的个人网站找到：http://galton.uchicago.edu/~lafferty/。这表明课程内容既注重理论深度，又紧密联系实际问题。 文档的另一大贡献来自于Michael Mitzenmacher和Eli Upfal合著的杰出书籍《概率与计算：随机算法与概率分析》（Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis）。这本书为课程提供了大量的实用算法和理论基础，学生们可以通过Cambridge University Press的链接获取：http://www.cambridge.org/us/academic/subjects/computer-science/algorithmics-complexity-computer-algebra-and-computational-g/probability-and-computing-randomized-algorithms-and-probabilistic-analysis。 课程的学习者将在这里掌握如何通过概率论和计算方法来理解和解决实际问题，包括但不限于估计算法的性能，处理高维数据中的不确定性，以及设计能够利用随机性提高效率的算法。这些知识对于理解现代信息技术的运作机制，优化系统设计，以及开发高效的数据分析工具都至关重要。因此，学习这门课程不仅有助于深化对概率理论的理解，而且能够应用于解决实际的计算机科学挑战。