Título :	Probability in Electrical Engineering and Computer Science : An Application-Driven Course
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Walrand, Jean, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	XXI, 380 p. 214 ilustraciones, 146 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-49995-2
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Informática  Estadistica matematica  Telecomunicación  Matemáticas de ingeniería  Ingeniería  Probabilidades  Estadísticas  Probabilidad y Estadística en Informática  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Teoría de probabilidad  Estadística en Ingeniería  Física  Química y Ciencias de la Tierra
Índice Dewey:	40.151
Resumen:	Este libro de texto revisado motiva e ilustra las técnicas de probabilidad aplicada mediante aplicaciones en ingeniería eléctrica e informática (EECS). El autor presenta sistemas de comunicación y procesamiento de información que utilizan algoritmos basados ​​en modelos y técnicas probabilísticas, incluyendo búsquedas web, enlaces digitales, reconocimiento de voz, GPS, planificación de rutas, sistemas de recomendación, clasificación y estimación. Luego explica cómo funcionan estas aplicaciones y, a lo largo del camino, proporciona a los lectores la comprensión de los conceptos y métodos clave de la probabilidad aplicada. Los laboratorios de Python permiten a los lectores experimentar y consolidar su comprensión. El libro incluye tareas, soluciones y cuadernos Jupyter. Esta edición incluye nuevos temas como Boosting, Bandidos multiarmados, pruebas estadísticas, redes sociales, redes de colas y redes neuronales. El sitio web complementario ahora tiene muchos ejemplos de demostraciones de Python y también laboratorios de Python utilizados en Berkeley. Muestra técnicas de probabilidad aplicada con aplicaciones en EE y CS; Presenta todos los temas con aplicaciones concretas para que los estudiantes vean la relevancia de la teoría; Ilustra métodos con cuadernos de Jupyter que utilizan widgets para permitir a los usuarios modificar parámetros.
Nota de contenido:	Chapter 1. Page Rank - A -- Chapter 2. Page Rank - B -- Chapter 3. Multiplexing - A -- Chapter 4. Multiplexing - B -- Chapter 5. Networks - A -- Chapter 6. Networks - B -- Chapter 7. Digital Link - A -- Chapter 8. Digital Link - B -- Chapter 9. Tracking - A -- Chapter 10. Tracking - B -- Chapter 11. Speech Recognition - A -- Chapter 12. Speech Recognition - B -- Chapter 13. Route planning - A -- Chapter 14. Route Planning - B -- chapter 15. Perspective & Complements -- A. Elementary Probability -- B. Basic Probability -- . Index.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Probability in Electrical Engineering and Computer Science : An Application-Driven Course [documento electrónico] / Walrand, Jean, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXI, 380 p. 214 ilustraciones, 146 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-49995-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Informática  Estadistica matematica  Telecomunicación  Matemáticas de ingeniería  Ingeniería  Probabilidades  Estadísticas  Probabilidad y Estadística en Informática  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Teoría de probabilidad  Estadística en Ingeniería  Física  Química y Ciencias de la Tierra
Índice Dewey:	40.151
Resumen:	Este libro de texto revisado motiva e ilustra las técnicas de probabilidad aplicada mediante aplicaciones en ingeniería eléctrica e informática (EECS). El autor presenta sistemas de comunicación y procesamiento de información que utilizan algoritmos basados ​​en modelos y técnicas probabilísticas, incluyendo búsquedas web, enlaces digitales, reconocimiento de voz, GPS, planificación de rutas, sistemas de recomendación, clasificación y estimación. Luego explica cómo funcionan estas aplicaciones y, a lo largo del camino, proporciona a los lectores la comprensión de los conceptos y métodos clave de la probabilidad aplicada. Los laboratorios de Python permiten a los lectores experimentar y consolidar su comprensión. El libro incluye tareas, soluciones y cuadernos Jupyter. Esta edición incluye nuevos temas como Boosting, Bandidos multiarmados, pruebas estadísticas, redes sociales, redes de colas y redes neuronales. El sitio web complementario ahora tiene muchos ejemplos de demostraciones de Python y también laboratorios de Python utilizados en Berkeley. Muestra técnicas de probabilidad aplicada con aplicaciones en EE y CS; Presenta todos los temas con aplicaciones concretas para que los estudiantes vean la relevancia de la teoría; Ilustra métodos con cuadernos de Jupyter que utilizan widgets para permitir a los usuarios modificar parámetros.
Nota de contenido:	Chapter 1. Page Rank - A -- Chapter 2. Page Rank - B -- Chapter 3. Multiplexing - A -- Chapter 4. Multiplexing - B -- Chapter 5. Networks - A -- Chapter 6. Networks - B -- Chapter 7. Digital Link - A -- Chapter 8. Digital Link - B -- Chapter 9. Tracking - A -- Chapter 10. Tracking - B -- Chapter 11. Speech Recognition - A -- Chapter 12. Speech Recognition - B -- Chapter 13. Route planning - A -- Chapter 14. Route Planning - B -- chapter 15. Perspective & Complements -- A. Elementary Probability -- B. Basic Probability -- . Index.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i