Introducción al machine learning con MATLAB Erik Valdemar Cuevas... [y otros cuatro].
Tipo de material: TextoEditor: Bogotá : Marcombo, Alphaeditorial, 2021Fecha de copyright: ©2021Edición: Primera ediciónDescripción: xiv, 245 páginas tablas, figuras ; 24 cmTipo de contenido: texto Tipo de medio: sin mediación Tipo de portador: volumenISBN: 9789587787207Tema(s): MATLAB (Archivo de ordenador) | Aprendizaje automático | Programas para computador | Inteligencia artificial -- Programas para computador | Inteligencia computacionalClasificación CDD: 510.285536 Recursos en línea: Acceso al contenido adicional en línea con clave de accesoTipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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510.109 P879h Historia de las matemáticas en Colombia / | 510.28 S471 Memorias del seminario nacional formación de docentes sobre el uso de nuevas tecnologías en el aula de matemáticas : | 510.285536 I61i 2021 Introducción al machine learning con MATLAB | 510.285536 I61i 2021 Introducción al machine learning con MATLAB | 510.7 A473m Matemáticas básicas : | 510.7 A473m Matemáticas básicas : | 510.7 A473m Matemáticas básicas : |
Incluye referencias bibliográficas al final de cada capítulo.
Capítulo 1. Fundamentos del Machine Learning. -- Capítulo 2. Bases matemáticas. -- Capítulo 3. Clasificación. -- Capítulo 4. Regresión lineal. -- Capítulo 5. Agrupamiento (clustering). -- Capítulo 6. Reducción de dimensionalidad. -- Capítulo 7. Métodos unidos. -- Capítulo 8. Reconocimiento de objetos. -- Capítulo 9. Estadística inferencial. -- Capítulo 10. Evaluación del desempeño.
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 las principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de las principales conceptos en las 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 coma 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.
El texto.
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