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Diskrete stochastische Prozesse: Werkzeuge für maschinelles Lernen und Data Science von Ni

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Discrete Stochastic Processes. It covers recurrence properties of (excited) random walks, convergence and mixing of Markov chains, distribution modeling using phase-type distributions, applications to search engines and probabilistic automata, and an introduction to the Ising model used in statistical physics.

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