Análisis estadístico de datos complejos
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El aprendizaje estadístico (SL) es el estudio de la extracción generalizable de conocimientos a partir de datos (Friedman et al. 2001). El concepto de aprendizaje se utiliza cuando no existe experiencia humana, los humanos no pueden explicar su experiencia, la solución cambia con el tiempo, la solución debe adaptarse a casos particulares. Los principales algoritmos utilizados en SL se clasifican en: aprendizaje supervisado (por ejemplo, regresión y clasificación), aprendizaje no supervisado (por ejemplo, asociación y clustering), semi-supervisado, combina tanto ejemplos etiquetados como...
El aprendizaje estadístico (SL) es el estudio de la extracción generalizable de conocimientos a partir de datos (Friedman et al. 2001). El concepto de aprendizaje se utiliza cuando no existe experiencia humana, los humanos no pueden explicar su experiencia, la solución cambia con el tiempo, la solución debe adaptarse a casos particulares. Los principales algoritmos utilizados en SL se clasifican en: aprendizaje supervisado (por ejemplo, regresión y clasificación), aprendizaje no supervisado (por ejemplo, asociación y clustering), semi-supervisado, combina tanto ejemplos etiquetados como no etiquetados para generar una función o clasificador adecuado. Siguiendo esta idea de investigación, en este libro proponemos una buena revisión sobre los modelos estadísticos más recientes utilizados para resolver el problema de la dimensionalidad recientemente discutido.
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