La gran mayoría de los libros de métodos numéricos están pensados para lectores con una sólida formación en matemáticas, pero este ha sido escrito y desarrollado como un curso introductorio, porque su contenido incluye un tratamiento más amplio y menos formal de estos temas, adaptándolo a todo tipo de lectores y estudiantes. Asimismo, aborda la teoría y aplicación de los métodos numéricos más utilizados en la solución de problemas de cómputo matemático.Un aspecto muy importante en este libro es el código que se adjunta al texto, porque los autores, con gran experiencia en la docencia, han observado que hasta los lectores con excelentes habilidades matemáticas tienen problemas para comprender un enfoque particular, dado que, al implementar los algoritmos y métodos en el código, se eliminan todas las ambigüedades e incertidumbres de explicación; otros libros consideran solo la teoría en sus explicaciones al mismo tiempo que sugieren implementar los algoritmos desde cero; por ello, consideran que los estudiantes aprenden mejor y más rápido cuando tienen código disponible para modificar y probar.MATLAB® es el lenguaje utilizado en el desarrollo de su contenido por ser considerado un estándar en el conjunto de las aplicaciones científicas e industriales, ya que incluye muchas funciones especiales y de uso general que permiten la construcción rápida de prototipos de software. El libro está orientado y dirigido a estudiantes en ciencias e ingeniería, y principalmente a quienes hayan completado un curso introductorio de cálculo y de programación estructurada.

Tapa blanda

Alpha Editorial - Rc Libros

Computación matemática con matlab

Las imágenes representan una de las formas de transmitir información con mayor potencial. En esta obra se presentan los conceptos y técnicas fundamentales del procesamiento digital de imágenes, esto es, se expone la teoría y la práctica de temas básicos y avanzados de los sistemas de visión artificial, todo esto con el fin de que: Conozca los conceptos y técnicas de análisis del procesamiento digital de imágenes. Aprenda las técnicas algorítmicas asociadas al procesamiento digital de imágenes y su programación en MATLAB. Aplique el conocimiento y ejecución de los algoritmos usados para la manipulación, mejoramiento, realzado y detección de imágenes. Erik Cuevas es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por parte de la Universidad de Guadalajara, Maestro en Electrónica Industrial por el ITESO y Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Libre de Berlín (FU-Berlín) en Alemania; actualmente, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel II en el área del cómputo evolutivo y sus aplicaciones al procesamiento de imágenes. Margarita Díaz Cortés es Ingeniera Biomédica y Maestra en Ciencias de la Ingeniería Electrónica y Computación por parte de la Universidad de Guadalajara; actualmente, realiza su doctorado en Ciencias Computacionales en la Universidad Libre de Berlín. José Octavio Camarena Méndez es Ingeniero Electrónico con especialidad en Instrumentación Biomédica por parte del Instituto Tecnológico de Morelia (ITM) y Maestro en Ciencias en Ingeniería Electrónica y Computación por la Universidad de Guadalajara; actualmente, estudia el doctorado en Ciencias de la Electrónica y Computación en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías.

Español

Marcombo

Marcombo - Alfaomega

Tratamiento de imágenes con matlab

Los algoritmos metaheurísticos y bio-inspirados son considerados herramientas genéricas de optimización, que pueden resolver problemas muy complejos caracterizados por contar un espacio de búsqueda demasiado grande. Los métodos de cómputo metaheurístico reducen el tamaño efectivo de este tipo de espacio, mediante el uso de estrategias efectivas de una manera más rápida y robusta. En comparación con otros algoritmos, las técnicas de cómputo metaheurísticas son más simples de diseñar e implementar. Este libro presenta enfoques para la solución de problemas de optimización, en particular para los esquemas de computación metaheurística, e incluye diferentes aspectos matemáticos de la teoría de optimización y de los operadores metaheurísticos. Tomado de la contracubierta del libro.

Alfaomega - Rc Libros

Matlab computacion metaheuristica y bio-inspirada

Alphaeditorial

Introducción al machine learning con matlab

España

El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones.En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de interés. El objetivo de este libro es brindar una visión particular de los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los que se basan estos métodos y aplicarlos a problemas típicos del procesamiento de datos.El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en día como un estándar en la programación científica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos métodos numéricos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Bajo estas condiciones, el usuario puede estar más concentrado en la estructura de su aplicación que en la programación misma.Asimismo, el libro es el resultado de un desmantelamiento completo del plan de estudios estándar del Machine Learning en sus componentes más fundamentales, así como de un reensamblaje de esas piezas, cuidadosamente pulidas y organizadas. Contiene descripciones intuitivas y, a su vez, rigurosas de los conceptos imprescindibles para analizar información a partir de datos. Todo esto deviene en una lectura que le permitirá:-Entender los principales conceptos en los que se basa el Machine Learning.-Implementar los métodos de Machine Learning.-Usar los diferentes recursos online que incluyen código fuente y bases de datos.-Comprender las principales técnicas de programación con MATLAB orientadas a la implementación de aplicaciones de Machine Learning.Sin importar si tiene poca o mucha experiencia en programación, con este libro obtendrá las habilidades teóricas y prácticas para emplear el Machine Learning en su totalidad. Hágase con su ejemplar y descubra los detalles estructurales de la información de sus propios proyectos para predecir y manipular con precisión su comportamiento futuro.

Computación matemática con matlab

Tratamiento de imágenes con matlab (2018)

Matlab computacion metaheuristica y bio-inspirada

Introducción al machine learning con matlab

Introducción al machine learning con matlab (2021)