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这是一本非常好的概率论教材，在美国大学中广泛使用作为研究生或者高年级本科的教材。

很值得看，比国内的好，研究生用到概率的知识，就看的这本来补知识的

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任务 假设有一个包含5个蓝色球，4个红色球和2个绿色球的帽子。 随机抽出4个球将至少包含1个红球和2个绿球的概率是多少？ 尽管可以使用高级数学来计算概率，但更简单的方法是编写程序以执行大量实验以估计近似概率。 对于此项目，您将编写一个程序来确定从帽子随机抽取某些球的近似概率。 首先，在prob_calculator.py创建一个Hat类。 该类应采用可变数量的参数，这些参数指定帽子中每种颜色的球的数量。 例如，可以通过以下任何一种方式来创建类对象： hat1 = Hat(yellow=3, blue=2, green=6) hat2 = Hat(red=5, orange=4) hat3 = Hat(red=5, orange=4, black=1, blue=0, pink=2, striped=9) 一顶帽子将始终被制造成至少带有一个球。 创建时传递给hat对象的参数应转换为co

Introduction to Probability Models 11Edition(英文完整原版) ，（美）SHELDON M.ROSS著

A Course in Probability Theory; Kai Lai Chung; 3rd edition 钟开莱; 第三版

@ vapurrmaid / markov-链 一个轻量级的TS库，用于使用马尔可夫链和概率矩阵进行计算。 安装 # yarn yarn add @vapurrmaid/markov-chain # npm npm install --save @vapurrmaid/markov-chain 模组 马尔可夫链 表示有限的离散时间。 该模块的功能是： 概率状态转换 状态可用于动态更新概率 报告当前状态是否为终端 终端状态将始终转换回自身 MarkovChain导入 import { MarkovChain } from '@vapurrmaid/markov-chain' MarkovChain构造函数 必须提供N x N个概率数组作为number[][] 必须提供大小为N的T[]的值数组 （可选）在[0, N)提供initialState 如果未提供任何参数，则默认的initial

Probability, Statistics, and Random Processes for Engineers, 4th edition

概率论经典教材 feller 2008清晰版 适合深入全面地学习，经典必看。