Ciencia de Datos A Través de Python. Aprendizaje Supervisado: Modelos Predictivos para Clasificación (DATA SCIENCE) (eBook, ePUB)
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La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones de datos estructurados y no estructurados. Combina elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas analíticas para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en el big data para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan utilizarse para la toma de decisiones en diversas industrias. Es un soporte importante para la Inteligencia Artificial. La ciencia de datos utiliza dos tipos ...
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones de datos estructurados y no estructurados. Combina elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas analíticas para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en el big data para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan utilizarse para la toma de decisiones en diversas industrias. Es un soporte importante para la Inteligencia Artificial. La ciencia de datos utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. La mayoría de las técnicas de aprendizaje supervisado se desarrollan a lo largo de este libro desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software Python. Se profundiza en las siguientes técnicas: Análisis Discriminante, Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Recuento, Modelos Lineales Generalizados, Modelos de Elección Discreta, Árboles de Decisión y Árboles Aleatorios (Random Forest)
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