Ciencia de Datos con R. Aprendizaje Supervisado: Modelos Predictivos para la Clasificación (DATA SCIENCE) (eBook, ePUB)
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Los algoritmos de Ciencia utilizan métodos computacionales para extraer información directamente de los datos. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda 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 ap...
Los algoritmos de Ciencia utilizan métodos computacionales para extraer información directamente de los datos. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda 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 R. 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 Redes neuronales
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