Detalles MARC
| 000 -LEADER |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04380nam a2200409 a 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20260701202233.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
m d |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr cnu---uuuuu |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
171214s2018 s 000 0 eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319644103 |
| -- |
978-3-319-64410-3 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
CO-CtgCURN |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
coctgcurn |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
005.55 |
| Información de edición |
23 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Forsyth, David., |
| Término indicativo de función/relación |
autor. |
| Relación |
aut. |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 10 - MENCIÓN DEL TÍTULO |
|---|
| Título |
Probability and Statistics for Computer Science |
| Medio |
[electronic resource] / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by David Forsyth. |
| 260 #4 - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Cham : : : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Springer International Publishing : : : |
| -- |
Imprint: Springer,,, |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2018. |
| 260 #1 - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2018. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
XXIV, 367 p. 124 illus., 84 illus. in color. : |
| Otros detalles físicos |
online resource. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
computador |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso en línea |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. Nota |
Incluye referencias bibliográficas e índice. |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
1 Notation and conventions -- 2 First Tools for Looking at Data -- 3 Looking at Relationships -- 4 Basic ideas in probability -- 5 Random Variables and Expectations -- 6 Useful Probability Distributions -- 7 Samples and Populations -- 8 The Significance of Evidence -- 9 Experiments -- 10 Inferring Probability Models from Data -- 11 Extracting Important Relationships in High Dimensions -- 12 Learning to Classify -- 13 Clustering: Models of High Dimensional Data -- 14 Regression -- 15 Markov Chains and Hidden Markov Models -- 16 Resources. |
| 520 ## - RESUMEN, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This textbook is aimed at computer science undergraduates late in sophomore or early in junior year, supplying a comprehensive background in qualitative and quantitative data analysis, probability, random variables, and statistical methods, including machine learning. With careful treatment of topics that fill the curricular needs for the course, Probability and Statistics for Computer Science features: • A treatment of random variables and expectations dealing primarily with the discrete case. • A practical treatment of simulation, showing how many interesting probabilities and expectations can be extracted, with particular emphasis on Markov chains. • A clear but crisp account of simple point inference strategies (maximum likelihood; Bayesian inference) in simple contexts. This is extended to cover some confidence intervals, samples and populations for random sampling with replacement, and the simplest hypothesis testing. • A chapter dealing with classification, explaining why it's useful; how to train SVM classifiers with stochastic gradient descent; and how to use implementations of more advanced methods such as random forests and nearest neighbors. • A chapter dealing with regression, explaining how to set up, use and understand linear regression and nearest neighbors regression in practical problems. • A chapter dealing with principal components analysis, developing intuition carefully, and including numerous practical examples. There is a brief description of multivariate scaling via principal coordinate analysis. • A chapter dealing with clustering via agglomerative methods and k-means, showing how to build vector quantized features for complex signals. Illustrated throughout, each main chapter includes many worked examples and other pedagogical elements such as boxed Procedures, Definitions, Useful Facts, and Remember This (short tips). Problems and Programming Exercises are at the end of each chapter, with a summary of what the reader should know. Instructor resources include a full set of model solutions for all problems, and an Instructor's Manual with accompanying presentation slides. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Ciencias de la computación. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Simulación en computadores. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Estadística matemática. |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Probabilidad en ciencias de la computación. |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Simulación y modelación. |
| 710 2# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
|---|
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink (Online service) |
| 773 0# - ASIENTO DE ITEM FUENTE |
|---|
| Título |
Springer eBooks |
| 852 ## - LOCALIZACIÓN |
|---|
| Ubicación |
MHC |
| Sublocalización o colección |
MHC |
| Ubicación en estantería |
CF |
| Parte de clasificación |
005.55 |
| Parte de ítem |
F735 |
| 856 7# - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Nota pública |
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| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) |
|---|
| Tipo de ítem Koha |
Libros electrónicos |
| Parte de clasificación |
005.55 |
| Parte de ítem |
F735 |
| Fuente de la clasificación o esquema de estantería |
Clasificación Decimal Dewey |
| 960 ## - LOCALIZACIÓN FÍSICA (RLIN) |
|---|
| Localización física, PLOC (RLIN) |
a2850992 |
