KI-Beratung Beta

Produktbild: Probability for Information Technology
- 10%

Probability for Information Technology

10% sparen

76,99 € UVP 85,59 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.11.2024

Abbildungen

XII, 353 p. 138 illus., 121 illus. in color.

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

353

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,5 cm

Gewicht

782 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9740-31-4

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.11.2024

Abbildungen

XII, 353 p. 138 illus., 121 illus. in color.

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

353

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,5 cm

Gewicht

782 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9740-31-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Probability for Information Technology

  • Preface.- Acknowledgements.- Part I. Basic concepts of probability.- Chapter 1. Overview of the book.- Chapter 2. Sample space and events.- Chapter 3. Monty Hall problem and Python implementation.- Problem Set 1.- Chapter 4. Conditional probability and total probability law.- Chapter 5. Independence.- Chapter 6. Coupon collector problem and Python implementation.- Problem Set 2.- Chapter 7. Random variables.- Chapter 8. Expectation.- Chapter 9. BitTorrent and Python implementation.- Chapter 10.Variance and Chebyshev’s inequality.- Problem Set 3.- Chapter 11.Continuous random variables.- Chapter 12. Gaussian random variables.- Problem Set 4.- Part II. Introductory random processes and key principles.- Chapter 13. Introduction to random processes.- Chapter 14. Maximum A Posteriori (MAP) principle.- Chapter 15. MAP: Multiple observations.- Chapter 16. MAP: Performance analysis.- Chapter 17. MAP: Cancer prediciton and Python implementation.- Problem Set 5.- Chapter 18. Maximum Likelihood Estimation (MLE).- Chapter 19. MLE: Law of large numbers.- Chapter  20. MLE: Gaussian distribution.-   Chapter 21. MLE: Gaussian distribution estimation and Python implementation.- Chapter  22. Central limit theorem.-  Problem Set 6.-  Part III. Information Technology Applications.- Chapter 23. Communication: Probabilistic modeling.- Chapter 24. Communication: MAP principle.- Chapter 25. Communication: MAP under multiple observations.- Chapter 26. Communication: Repetition coding and Python implementation.- Problem Set 7.- Chapter 27. Social networks: Probabilistic modeling.- Chapter 28. Social networks: ML principle.- Chapter 29. Social networks: Community detecition and Python implementation.- Problem Set 8.- Chapter 30. Speech recognition: Probabilistic modeling.- Chapter 31. Speech recognition: MAP principle.- Chapter 32. Speech recognition: Viterbi algorithm.- Chapter 33. Speech recognition: Python implementation.- Problem Set 9.-  Appendix A: Python basics.-   Bibliography.- Index.