EECS应用概率论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:[美] Jean Walrand

出品人:

页数:288

译者:黄隆波

出版时间:2015-9-30

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115398963

丛书系列:图灵数学·统计学丛书

图书标签:

概率论
计算机科学
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具体描述

本书精心选取了6个当前热门的科技应用：谷歌PageRank算法、链路复用技术、数字链路通信、追踪预测、语音识别和路线规划，并通过讲述概率论在不同应用中的作用来详细介绍基础的概率知识以及概率论中的重要概念，包括马尔可夫链、大数定律、中心极限定理、假设检验、最小方差预测等。

概率论与数理统计：面向工程与计算的严谨基础本书导言在现代科学与工程领域，数据驱动的决策和系统分析已成为核心竞争力。从机器学习算法的性能评估到通信系统的可靠性设计，从金融风险建模到生物信息学的复杂网络分析，概率论与数理统计构成了理解和量化不确定性的坚实基石。本书《概率论与数理统计》旨在为理工科学生、研究人员以及需要深入理解随机现象的工程师提供一套既严谨又贴近实际应用的理论框架和计算工具。我们深知，纯粹的理论推导若脱离具体情境，往往难以激发学习者的兴趣和深入理解。因此，本书的设计哲学是“理论先行，应用驱动”。我们力求在清晰地阐述概率论的公理化基础和数理统计的推断原理的同时，大量融入来自不同工程学科（如信号处理、控制理论、计算机科学等）的实例，帮助读者建立起抽象概念与实际问题之间的桥梁。本书涵盖了概率论的全部核心内容，并在此基础上系统介绍了统计推断的现代方法。它不仅是为那些致力于理论研究的学者准备的，更是为那些需要在实际工程项目中运用统计思维解决问题的实践者量身定制的。我们期望读者在完成本书的学习后，能够熟练地运用概率模型描述随机事件，运用统计工具从样本数据中提取有意义的信息，并能批判性地评估不同模型和估计方法的有效性。 --- 第一部分：概率论基础——随机现象的数学描述本部分构建了理解随机性的基本语言和框架。我们从概率的公理化定义出发，强调样本空间、事件代数以及概率测度的核心地位，确保读者对概率的定义有严格的认识，而非停留在直观的频率解释上。第一章：概率与随机事件本章详细介绍了随机试验的性质，样本空间的划分，以及事件之间的集合运算。我们引入了条件概率和事件的独立性概念，这是后续所有复杂模型建立的前提。特别地，对独立事件的深入探讨，揭示了随机变量之间相互影响的边界。贝叶斯公式作为本章的亮点，不仅展示了概率更新的强大能力，也为后续的贝叶斯统计推断埋下了伏笔。第二章：离散型随机变量本章专注于描述可数个结果的随机现象。我们系统讲解了二项分布、泊松分布等在计数和事件发生频率分析中的关键作用。对于多维离散随机变量，我们细致区分了联合概率质量函数（PMF）、边际分布以及条件分布的计算方法，并深入分析了随机变量的独立性判据。期望的计算，包括期望的线性性质和函数的期望，作为量化随机变量集中趋势的核心工具被详尽阐述。第三章：连续型随机变量本章将概率论的工具箱扩展到不可数结果的领域。概率密度函数（PDF）的引入、累积分布函数（CDF）的性质，以及它们与概率计算的联系是本章的重点。我们对正态分布（高斯分布）进行了深入的剖析，不仅因为它在自然界和工程中的广泛出现，更因为它在中心极限定理中的核心地位。此外，均匀分布、指数分布以及伽马、贝塔等重要分布的特性和应用场景被一一介绍。联合连续随机变量的密度函数、独立性判据以及协方差的计算是本章深化内容。第四章：随机变量的变换与矩本章探讨了随机变量函数的分布，这是进行复杂系统建模的关键步骤。我们详细介绍了单变量和多变量随机变量函数的分布求解方法，包括雅可比变换法，这对于涉及多变量积分转换（如在测量误差分析中）至关重要。矩的概念（期望、方差、矩生成函数）被系统化地引入，特别是矩生成函数（MGF）作为判定分布和计算复合矩的有力工具，被给予充分的篇幅。第五章：随机向量与多元分布本章聚焦于具有相互依赖性的随机变量集合。协方差矩阵的定义及其在描述变量间关系中的作用是本章的核心。我们对多元正态分布（Multivariate Normal Distribution）进行了详尽的讲解，包括其密度函数形式、相关的性质、投影特性以及如何利用协方差矩阵来理解其形状。随机向量的线性变换、独立性与不相关性的区别在多元框架下得到了清晰的辨析。第六章：极限定理概率论的理论深度主要体现在其极限定理上。本章是连接概率论与数理统计的桥梁。我们从切比雪夫不等式开始，逐步推导出大数定律（强、弱），论证了样本均值依概率收敛和几乎必然收敛的意义。随后，我们深入探讨了中心极限定理（CLT）的严谨表述，解释了为什么正态分布在统计推断中占据如此中心的位置，即便原始数据并非正态分布。 --- 第二部分：数理统计——从数据到推断在掌握了随机现象的描述工具后，本部分将焦点转向如何利用有限的样本数据对未知参数或潜在的系统特性进行合理的估计和检验。统计推断是科学发现和工程决策的关键环节。第七章：随机抽样与统计量本章首先确立了统计推断的样本基础。我们定义了随机样本、充分统计量和完备统计量。充分统计量的概念至关重要，它指导我们在信息损失最小的情况下对数据进行压缩和表征。基于中心极限定理，我们导出了常见统计量（如样本均值和样本方差）的渐进分布，为后续的参数估计奠定基础。第八章：参数的点估计本章系统介绍了估计未知人口参数的方法。我们详细讨论了矩估计法（Method of Moments, MoM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。对于MLE，我们不仅阐述了其求解步骤，还深入分析了其渐近性质——无偏性、一致性以及渐近有效性。费希尔信息量和克拉美-劳下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）作为衡量估计量优劣的理论标准被详细推导和应用，使读者能够量化地评估一个估计器的性能极限。第九章：参数的区间估计点估计给出了一个最佳猜测值，但它无法体现估计的不确定性。本章引入了置信区间（Confidence Interval）的概念，这是统计推断中表达估计可靠性的核心工具。我们针对不同分布（如正态总体、泊松总体）和不同参数（均值、方差、比例）推导了基于Z分布、t分布、$chi^2$分布和F分布的置信区间构建方法。区间估计的长度和置信水平的权衡关系被清晰地解析。第十章：假设检验的基础理论假设检验是验证理论或模型正确性的统计流程。本章奠定了假设检验的理论框架，包括零假设（$H_0$）与备择假设（$H_1$）的设定、检验统计量的选择、显著性水平 ($alpha$) 的意义、第一类错误和第二类错误（$eta$）的权衡，以及检验的功效（Power）。我们详细介绍了P值（p-value）的正确理解和使用，强调了统计显著性与实际重要性之间的区别。第十一章：常见分布的假设检验本章将理论应用于实践，针对总体均值、总体比例和总体方差的检验进行了详细的案例分析。这包括了单样本和双样本的Z检验、t检验（包括配对样本t检验）。此外，对于涉及两个以上总体的比较，F检验（方差比率检验）被引入。我们还讨论了非参数检验（如卡方检验）在不满足正态性假设时的重要作用，包括拟合优度检验和独立性检验。第十二章：方差分析（ANOVA）当需要比较三个或更多个独立样本的均值是否存在显著差异时，方差分析是首选工具。本章详细讲解了单因素ANOVA和双因素ANOVA的原理，包括如何通过分解总变异到组间变异和组内变异来构建F统计量。ANOVA的线性模型基础被初步介绍，强调其在实验设计和因子分析中的应用价值。第十三章：回归分析基础回归分析是统计推断在预测和关系建模中最强大的工具之一。本章从简单线性回归开始，推导出最小二乘估计（OLS）的系数。我们详细讨论了最小二乘估计的性质（无偏性、有效性，在正态假设下的最佳线性无偏估计），残差分析在模型诊断中的作用，以及如何进行系数的假设检验和置信区间的构建。对于多元线性回归，共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的使用也被涵盖。 --- 结语本书的结构设计确保了从最基础的随机事件建模到复杂的统计推断和模型拟合的平稳过渡。我们强调对每一种方法的适用条件和内在假设的理解，这比单纯的公式记忆更为重要。通过大量的习题和案例分析，读者将被鼓励运用所学知识解决真实的工程与科学问题，最终掌握用概率和统计的语言来理解和驾驭世界中的不确定性。

作者简介

Jean Walrand

在美国加州大学伯克利分校取得EECS博士学位，自1982年以来一直在该校任教，研究兴趣包括随机过程、排队论、通信网络、博弈论和互联网的经济性。Walrand教授是比利时－美国教育基金会和IEEE的研究员，曾经荣获兰彻斯特奖、莱斯论文奖、IEEE小林宏治奖和ACM测量与评估专业卓越成就奖。

译者简介：

黄隆波

清华大学交叉信息研究院Tenure-track助理教授，博士生导师。于2011年在美国南加州大学电子工程系获得博士学位，于2011年到2012年在美国加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系担任博士后研究员。在美国麻省理工学院信息与系统决策实验室（LIDS）、法国贝尔实验室与香港中文大学网络编码研究所（INC）等机构担任访问学者与访问教授，共发表IEEE/ACM顶级杂志和会议论文40余篇，曾获邀为多个IEEE/ACM顶级期刊审稿并多次担任IEEE/ACM会议程序委员。

目录信息

第1章　PageRank—A　　1
1.1　模型　　1
1.2　马尔可夫链　　3
1.2.1　定义　　3
1.2.2　n 步后的分布和稳态分布　　4
1.3　分析　　5
1.3.1　不可约性和非周期性　　5
1.3.2　大数定律　　5
1.3.3　长期时间比例　　6
1.4　击中时间　　7
1.4.1　平均击中时间　　7
1.4.2　击中另一状态之前命中某一状态的概率　　8
1.4.3　马尔可夫链的首步方程　　9
1.5　小结　　10
1.6　参考资料　　10
1.7　练习　　11
第2章　PageRank—B　　15
2.1　样本空间　　15
2.2　投掷硬币的大数定律　　17
2.2.1　依概率收敛　　17
2.2.2　几乎处处收敛　　18
2.3　独立同分布随机变量的大数定律　　20
2.3.1　弱大数定律　　20
2.3.2　强大数定律　　21
2.4　马尔可夫链的大数定律　　22
2.5　期望的收敛　　23
2.6　大定理的证明　　25
2.6.1　定理1.2(a)的证明　　25
2.6.2　定理1.2(b)的证明　　26
2.6.3　周期性　　27
2.7　小结　　29
2.8　参考资料　　29
2.9　练习　　30
第3章　多路复用—A　　31
3.1　链路共享　　32
3.2　高斯随机变量与中心极限定理　　34
3.3　多路复用与高斯分布　　37
3.4　置信区间　　37
3.5　缓冲器　　39
3.6　多址访问　　43
3.7　小结　　44
3.8　参考资料　　45
3.9　练习　　45
第4章　多路复用—B　　47
4.1　特征方程　　47
4.2　中心极限定理的证明（概要）　　48
4.3　N(0,1)的高阶矩　　49
4.4　两个独立同分布于N (0,1)的随机变量平方和　　50
4.5　特征函数的两个应用　　51
4.5.1　泊松分布作为二项分布的近似　　51
4.5.2　指数分布作为几何分布的近似　　51
4.6　误差函数　　52
4.7　自适应多址访问　　53
4.8　小结　　55
4.9　参考资料　　55
4.10　练习　　55
第5章　数字链路—A　　57
5.1　检测与贝叶斯准则　　58
5.1.1　贝叶斯准则　　58
5.1.2　最大后验概率（MAP）与最大似然估计（MLE）　　59
5.1.3　二元对称信道　　60
5.2　霍夫曼编码　　62
5.3　高斯信道　　64
5.4　多维高斯信道　　66
5.5　假设检验　　67
5.5.1　规范化问题　　68
5.5.2　解答　　68
5.5.3　示例　　69
5.6　小结　　75
5.7　参考资料　　76
5.8　练习　　76
第6章　数字链路—B　　79
6.1　霍夫曼编码最优性的证明　　79
6.2　低密度奇偶校验码（LDPC码）　　80
6.3　联合高斯分布随机变量　　85
6.4　联合高斯分布随机变量的密度函数　　86
6.5　奈曼-皮尔逊定理5.6的证明　　88
6.6　小结　　89
6.7　参考资料　　90
6.8　练习　　90
第7章　追踪定位—A　　91
7.1　估计问题　　92
7.2　线性最小平方估计（LLSE）　　93
7.3　线性回归　　97
7.4　最小均方估计（MMSE）　　98
7.5　随机向量的情况　　104
7.6　卡尔曼滤波器　　106
7.6.1　滤波器　　106
7.6.2　示例　　107
7.7　小结　　110
7.8　参考资料　　110
7.9　练习　　 111
第8章　追踪定位—B　　115
8.1　LLSE的更新　　115
8.2　卡尔曼滤波器的推导　　116
8.3　卡尔曼滤波器的特性　　118
8.3.1　可观测性　　119
8.3.2　可达性　　120
8.4　扩展卡尔曼滤波器　　121
8.5　小结　　124
8.6　参考资料　　124
第9章　语音识别—A　　125
9.1　学习：概念和示例　　125
9.2　隐马尔可夫链　　126
9.3　期望最大化和聚类　　129
9.3.1　一个简单的聚类问题　　129
9.3.2　回首再探　　130
9.4　学习：隐马尔可夫链　　132
9.4.1　硬期望最大化　　132
9.4.2　训练维特比算法　　132
9.5　小结　　132
9.6　参考资料　　133
9.7　练习　　133
第10章　语音识别—B　　135
10.1　在线线性回归　　135
10.2　随机梯度投影理论　　136
10.2.1　梯度投影　　137
10.2.2　随机梯度投影算法　　140
10.2.3　鞅收敛定理　　142
10.3　大数据　　143
10.3.1　相关数据　　143
10.3.2　压缩感知　　147
10.3.3　推荐系统　　150
10.4　小结　　151
10.5　参考资料　　151
10.6　练习　　151
第11章　路线规划—A　　153
11.1　系统建模　　153
11.2　方法1：提前规划　　154
11.3　方法2：适应性算法　　155
11.4　马尔可夫决策问题　　156
11.5　无限时域问题　　161
11.6　小结　　162
11.7　参考资料　　162
11.8　练习　　163
第12章　路线规划—B　　166
12.1　线性二次型高斯问题　　166
12.2　有噪声观测时的线性二次型高斯问题　　169
12.3　部分可观测的马尔可夫决策问题　　171
12.4　小结　　173
12.5　参考资料　　174
12.6　练习　　174
第13章　视野拓展和补充　　176
13.1　推断问题　　176
13.2　充分统计量　　177
13.3　无限马尔可夫链　　179
13.4　泊松过程　　181
13.4.1　定义　　181
13.4.2　独立自增量　　182
13.4.3　跳跃次数　　183
13.5　连续时间马尔可夫链　　184
13.6　二元对称信道的容量　　186
13.7　概率界　　190
13.8　鞅　　194
13.8.1　定义　　194
13.8.2　示例　　195
13.8.3　大数定律　　199
13.8.4　沃尔德等式　　200
13.9　小结　　201
13.10　参考资料　　201
13.11　练习　　202
附录A　概率论基础知识　　206
附录B　线性代数基本知识　　240
附录C　Matlab　　253
参考文献　273
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“EECS应用概率论”着实吸引了我。作为一名在EECS领域学习的学生，我深切体会到概率论在理解和解决实际问题中的核心作用。从信号处理中的噪声建模，到通信系统中的信息论基础，再到机器学习中的模型构建和推理，概率论的知识几乎无处不在。我非常期待这本书能够提供清晰且深入的讲解，将概率论的抽象概念与EECS的实际应用紧密结合。例如，我希望能够学习到如何用概率分布来描述真实世界中的随机现象，如何运用贝叶斯统计来更新我们的认知模型，以及如何通过期望和方差来量化系统的性能和不确定性。我尤其关注书中是否会提供一些具体的工程案例，展示如何将概率论应用于解决如通信信道建模、数据挖掘中的聚类分析、或者算法的复杂度分析等实际问题。我非常希望这本书能够帮助我建立起坚实的概率论基础，并将其有效地应用于未来的学习和实践中。

评分☆☆☆☆☆

我对“EECS应用概率论”这本书的名称感到非常好奇，这似乎正是连接我在EECS领域所学知识与实际应用的关键。我一直觉得，概率论不仅仅是一门数学课程，更是解决工程难题的有力工具。无论是通信系统的性能分析，还是机器学习模型的构建，亦或是数据挖掘中的模式识别，都离不开概率论的支撑。我希望这本书能为我揭示概率论在EECS中的具体应用，例如，如何用概率模型来描述和预测通信信道的特性，如何利用概率分布来理解和优化机器学习算法的收敛性，或者如何在网络流量分析中运用概率方法来检测异常。我特别期待书中能够提供一些生动形象的案例，展示如何从实际工程问题出发，构建相应的概率模型，并从中得出有意义的结论。我对于书中可能涉及到的随机变量的数字特征、常见概率分布的性质及其在EECS领域的应用、以及如何进行统计推断以估计模型参数等内容非常感兴趣。

评分☆☆☆☆☆

“EECS应用概率论”这个书名，在我看到它的那一刻就产生了强烈的共鸣。作为EECS领域的学生，我深知概率论是我们工具箱中不可或缺的一员。无论是在分析信号传输的随机性，还是在设计复杂的机器学习算法，亦或是理解通信系统的性能极限，概率论都扮演着至关重要的角色。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解概率论的精髓，并且着重于其在EECS领域的实际应用。例如，我希望书中能够详细介绍如何运用概率模型来描述各种随机现象，如通信信道中的噪声、用户行为的随机性、以及算法的执行时间等。我特别想了解书中是如何将条件概率、全概率公式、贝叶斯定理等核心概念应用于解决具体的工程问题，比如如何计算误码率、如何优化分类器的决策边界、或者如何进行模型参数的估计。我同样渴望看到书中包含丰富的EECS案例，能够让我直观地理解理论的实用价值，并激发我独立解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题着实吸引了我，"EECS应用概率论"，一看就知道是为电气工程与计算机科学（EECS）领域的学生量身定制的。我一直觉得，在如今这个数据爆炸的时代，掌握概率论的精髓对于理解和解决实际问题至关重要，尤其是在EECS这样的交叉学科领域，从信号处理到机器学习，从通信系统到数据挖掘，概率论的身影无处不在。我特别好奇这本书是如何将抽象的概率论概念与EECS的实际应用紧密结合起来的。例如，在通信领域，信号的传输不可避免地会受到噪声的干扰，理解噪声的概率分布以及如何用概率模型来描述和减弱噪声，是设计高效通信系统的基础。在计算机科学领域，随机算法、概率图模型、贝叶斯推断等概念，更是渗透到人工智能、大数据分析等前沿技术的方方面面。我期待这本书能够提供清晰的理论阐述，更重要的是，能够展示如何运用这些理论来解决EECS中的实际问题，比如如何通过概率模型来预测系统故障，如何优化算法的性能，或者如何评估一个模型的可靠性。我非常关注这本书的案例分析是否足够贴近真实世界的工程挑战，是否能够激发我独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题立刻引起了我的注意，"EECS应用概率论"，这似乎正是我一直在寻找的宝藏。在EECS领域，概率论就像是连接理论与实践的桥梁，没有它，很多看似复杂的系统和算法都难以真正理解。我一直在思考，如何在信号传输中处理不可避免的噪声？如何设计更鲁棒的机器学习模型？如何评估一个通信系统的性能？这些问题，归根结底都离不开概率论的知识。我非常想知道，这本书是如何将概率论的抽象概念，比如条件概率、贝叶斯定理、期望、方差等，与EECS的实际问题联系起来的。比如，在图像处理中，我们如何用概率模型来描述图像的特征，或者在网络安全中，我们如何利用概率来检测异常行为。我希望这本书能够提供一些具体的算法和案例，展示概率论在解决这些实际工程问题中的强大威力。我特别期待书中能够有关于马尔可夫链、泊松过程、高斯过程等经典概率模型的深入探讨，以及它们在EECS领域的具体应用，例如在排队论、可靠性工程、模式识别等方面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，“EECS应用概率论”，听起来非常契合我学习的领域。我一直在寻找一本能够将概率论的严谨性与EECS应用的实际性完美结合的书籍。在我的学习过程中，我发现很多核心概念，如概率分布、条件概率、贝叶斯定理等，是理解许多EECS技术的基础。例如，在通信系统中，信号的传输总是伴随着噪声，理解噪声的概率模型对于设计有效的纠错码和信道估计至关重要。在机器学习领域，从分类到回归，再到聚类，概率模型无处不在，它们帮助我们理解数据的内在结构，并做出预测。我希望这本书能够提供丰富的案例研究，展示如何将概率论应用于解决诸如信噪比的计算、误码率的分析、分类器的性能评估、模型的参数估计等实际问题。我特别关注书中是否会涵盖一些高级主题，比如随机过程、信息论中的概率应用，或者在深度学习中，例如生成对抗网络（GANs）等模型背后的概率思想。

评分☆☆☆☆☆

“EECS应用概率论”这个书名，立刻唤醒了我对概率论在工程领域重要性的深刻认识。我一直认为，在EECS这个瞬息万变的行业中，对不确定性的理解和处理能力至关重要，而概率论正是掌握这一能力的核心。我迫切地想知道，这本书是如何将概率论的抽象理论，比如随机变量、概率密度函数、联合分布、条件概率等，巧妙地应用到EECS的各个分支中。我特别好奇，书中是否会详细解析如何在通信系统中处理噪声和衰落，如何在机器学习中构建概率模型以实现预测和分类，或者如何在计算机系统中分析算法的平均性能和最坏情况。我期望这本书能够提供一些具体的案例分析，展示如何从实际工程问题出发，建立合理的概率模型，并从中推导出解决问题的方案。我非常关注书中对随机过程及其在信号分析、系统建模等方面的应用是否有深入的阐述，以及如何利用概率统计的知识来进行数据分析和模型评估。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，“EECS应用概率论”，立刻吸引了我的注意力，因为我深知概率论在EECS领域的不可或缺性。从信号处理中的随机噪声分析，到机器学习中的模型构建与评估，再到通信系统中的信道容量计算，概率论无处不在，并直接影响着技术的性能和可靠性。我非常期待这本书能够系统地讲解概率论的核心概念，并将其与EECS的实际应用紧密联系起来。例如，我希望书中能够深入探讨如何利用概率分布来描述和分析实际系统中的不确定性，如何应用贝叶斯定理来进行模型更新和推理，以及如何通过期望、方差等统计量来量化系统的性能。我尤其关注书中是否会提供一些具体的EECS应用案例，例如，如何用概率模型来解决信号检测问题，如何设计基于概率的分类器，或者如何分析通信系统的误码率。我希望这本书能够帮助我理解概率论在解决实际工程问题中的价值，并提升我运用概率思维的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称，"EECS应用概率论"，听起来就非常实用。我一直觉得，作为一名EECS专业的学生，仅仅掌握纯粹的数学理论是不够的，更重要的是理解这些理论如何在实际工程问题中得到应用。概率论更是如此，它渗透到我们所做的几乎每一个项目中，从信号分析到数据挖掘，从系统设计到算法优化。我很好奇这本书是如何将概率论的原理，例如随机变量、概率分布、联合概率、边缘概率等，与EECS的实际场景相结合的。我尤其想知道，书中是否会详细介绍如何使用概率模型来描述和分析真实世界的现象，比如用户行为的随机性、网络流量的波动性、设备故障的概率等。我希望这本书能够提供一些清晰的步骤和指导，帮助我理解如何建立一个概率模型来解决一个具体工程问题，以及如何根据模型的结果来做出决策。我对书中关于统计推断和模型选择的部分特别感兴趣，因为这直接关系到我们如何从观测数据中学习，并对未知情况做出预测。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先吸引我的是其编排结构。作为一名在EECS领域摸爬滚打多年的学生，我深知理论与实践相结合的重要性。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解概率论的核心概念，并在此基础上，通过大量EECS领域的实际案例来巩固和深化理解。例如，在机器学习中，许多模型都基于概率分布，如高斯混合模型、隐马尔可夫模型等。理解这些模型的概率基础，对于理解模型的原理、调参以及评估模型的优劣至关重要。我希望这本书能够详细介绍这些模型是如何从概率论的原理推导出来的，并且能够提供相关的应用场景和实现细节。此外，在信号处理领域，随机过程的理论是理解和设计滤波器、信道编码等不可或缺的一部分。我希望这本书能清晰地解释什么是随机过程，它有哪些重要的性质，以及如何在EECS应用中构建和分析随机过程模型。我特别关注的是，这本书是否能够提供一些实用的工具和方法，例如如何使用Python或其他编程语言来模拟和分析概率模型，以及如何从实验数据中估计概率分布。

评分☆☆☆☆☆

前面不错，后几章有点跳了……

评分☆☆☆☆☆

思路没有太难，讲解也很主次分明，作为一个给大三大四的本科生看的教科书来说已经很棒了。书中公式的推导和后面的代码很精致。

评分☆☆☆☆☆

可以。

评分☆☆☆☆☆

Seriously, I don't understand a WORD during his CS70 lecture here in Berkeley.