Thông tin chung Mã học phần: MAT6207Học phần tiên quyết: Toán rời rạc và thuật toán Chuyên ngành: Khoa học dữ liệu Tóm tắt môn học Mục tiêu của học phần là trình bày các công cụ chính của phân tích xác suất, và ứng dụng của các công cụ này để hiểu các hành vi của các quy trình và thuật toán ngẫu nhiên. Nội dung cụ thể bao hàm các kiến thức về biến cố và xác suất; các biến ngẫu nhiên rời rạc và kỳ vọng; mô men và độ lệch; các biên Chernoff; các phương thức xác suất; xích Markov và bước nhảy ngẫu nhiên; các phân bố liên tục và quá trình Poisson; phương pháp Monte-Carlo; độc lập theo cặp và hàm băm tổng quát. Tài liệu tham khảo Tài liệu bắt buộc Bài giảng của giảng viên Mitzenmacher and Upfal (2006). Probability and Computing: Randmized Algorithms and Probabilistic Analysis, Cambridge University Press Tài liệu tham khảo thêm Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. (2011). The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, Springer. Writen I.H., Frank E. (2005), Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). Elsevier Inc. Bishop C.M (2007), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer.
