Título : |
Sistemas de aprendizaje automático machine learning : curso de especialización en inteligencia artificial y big data |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Pérez López, César, Autor |
Mención de edición: |
Primera edición |
Editorial: |
Garceta Grupo Editorial |
Fecha de publicación: |
2022 |
Número de páginas: |
543 páginas |
Il.: |
ilustraciones, diagramas, gráficos, tablas. |
Dimensiones: |
24 cm |
ISBN/ISSN/DL: |
978-84-19034-07-6 |
Idioma : |
Español (spa) |
Clasificación: |
006.31 Aprendizaje de la máquina |
Nota de contenido: |
Inteligencia artificial -- Machine learning -- Algoritmos y técnicas de aprendizaje supervisado -- Aprendizaje supervisado. modelo predictivo básico de regresión lineal múltiple -- Aprendizaje supervisado. validación en el modelo de regresión múltiple: multicolinealidad, autocorrelación y heteroscedasticidad ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. validación: multicolinealidad en el modelo de regresión lineal. métodos PLS Y ridge regresión ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. modelos lineales generalizados. ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. modelos logit y probit. modelos de recuento ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado con python. la biblioteca scikit-learn. regresión lineal múltiple -- Aprendizaje supervisado a través de python: ridge regresión, ARD regresión, validación y regresión bayesiana con scikit learn -- Aprendizaje supervisado con python. lasso regresión elastic net regresión con scikit learn -- Aprendizaje supervisado con python. regresión robusta, valores atípicos y errores en modelos. regresiones ransac, theil-sen y huber -- Aprendizaje supervisado con python. kernel ridge regresión (KRR), support vector regression (SVR) y stochastic gradient descendt (SGD) -- Aprendizaje supervisado a través de IBM SPSS modeler -- Aprendizaje no supervisado. técnicas y herramientas -- Aprendizaje no supervisado. reducción de la dimensión ejemplos con R -- Aprendizaje no supervisado. análisis cluster ejemplos a través de R -- Aprendizaje no supervisado a través de IBM SPSS modeler -- Modelos de redes neuronales -- Validación de modelos. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=114187 |
Sistemas de aprendizaje automático machine learning : curso de especialización en inteligencia artificial y big data [texto impreso] / Pérez López, César, Autor . - Primera edición . - Garceta Grupo Editorial, 2022 . - 543 páginas : ilustraciones, diagramas, gráficos, tablas. ; 24 cm. ISBN : 978-84-19034-07-6 Idioma : Español ( spa)
Clasificación: |
006.31 Aprendizaje de la máquina |
Nota de contenido: |
Inteligencia artificial -- Machine learning -- Algoritmos y técnicas de aprendizaje supervisado -- Aprendizaje supervisado. modelo predictivo básico de regresión lineal múltiple -- Aprendizaje supervisado. validación en el modelo de regresión múltiple: multicolinealidad, autocorrelación y heteroscedasticidad ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. validación: multicolinealidad en el modelo de regresión lineal. métodos PLS Y ridge regresión ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. modelos lineales generalizados. ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. modelos logit y probit. modelos de recuento ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado con python. la biblioteca scikit-learn. regresión lineal múltiple -- Aprendizaje supervisado a través de python: ridge regresión, ARD regresión, validación y regresión bayesiana con scikit learn -- Aprendizaje supervisado con python. lasso regresión elastic net regresión con scikit learn -- Aprendizaje supervisado con python. regresión robusta, valores atípicos y errores en modelos. regresiones ransac, theil-sen y huber -- Aprendizaje supervisado con python. kernel ridge regresión (KRR), support vector regression (SVR) y stochastic gradient descendt (SGD) -- Aprendizaje supervisado a través de IBM SPSS modeler -- Aprendizaje no supervisado. técnicas y herramientas -- Aprendizaje no supervisado. reducción de la dimensión ejemplos con R -- Aprendizaje no supervisado. análisis cluster ejemplos a través de R -- Aprendizaje no supervisado a través de IBM SPSS modeler -- Modelos de redes neuronales -- Validación de modelos. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=114187 |
Sistemas de aprendizaje automático machine learning
Pérez López, César -
Madrid : Garceta Grupo Editorial - 2022
Inteligencia artificial -- Machine learning -- Algoritmos y técnicas de aprendizaje supervisado -- Aprendizaje supervisado. modelo predictivo básico de regresión lineal múltiple -- Aprendizaje supervisado. validación en el modelo de regresión múltiple: multicolinealidad, autocorrelación y heteroscedasticidad ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. validación: multicolinealidad en el modelo de regresión lineal. métodos PLS Y ridge regresión ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. modelos lineales generalizados. ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado. modelos logit y probit. modelos de recuento ejemplos con R -- Aprendizaje supervisado con python. la biblioteca scikit-learn. regresión lineal múltiple -- Aprendizaje supervisado a través de python: ridge regresión, ARD regresión, validación y regresión bayesiana con scikit learn -- Aprendizaje supervisado con python. lasso regresión elastic net regresión con scikit learn -- Aprendizaje supervisado con python. regresión robusta, valores atípicos y errores en modelos. regresiones ransac, theil-sen y huber -- Aprendizaje supervisado con python. kernel ridge regresión (KRR), support vector regression (SVR) y stochastic gradient descendt (SGD) -- Aprendizaje supervisado a través de IBM SPSS modeler -- Aprendizaje no supervisado. técnicas y herramientas -- Aprendizaje no supervisado. reducción de la dimensión ejemplos con R -- Aprendizaje no supervisado. análisis cluster ejemplos a través de R -- Aprendizaje no supervisado a través de IBM SPSS modeler -- Modelos de redes neuronales -- Validación de modelos.
|
| |