000			02867nam a2200349 i 4500
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003			CO-SiCUC
005			20241126103848.0
008			241106s2021 sp da gr 001 0 spa d
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040			_aCO-SiCUC _bspa _cCO-SiCUC _erda
041	0		_aspa
082	0	4	_a005.3 _bI61i 2021 _223
245	0	0	_aIntroducción al machine learning con MATLAB / _cErik Valdemar Cuevas ... [y otros cuatro].
250			_aPrimera edición
264		1	_aBogotá : _bMarcombo, _c2021.
300			_a245 páginas : _bgráficas, ilustraciones ; _c24 cm
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _asin mediación _bn
338			_2rdacarrier _avolumen _bnc
500			_aIncluye índice.
504			_aIncluye referencias bibliográficas al final de cada capítulo.
505	1		_aCapítulo 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 de desempeño.
520	3		_aEl 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 los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los 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 como 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. _cEl texto.
590			_aIngeniería de Sistemas
650	1	4	_aMATLAB (Programa para computador). _932545
650	1	7	_aAprendizaje automático (Inteligencia artificial). _2armarc _948592
650	1	7	_aInteligencia computacional. _2armarc _953716
700	1		_aValdemar Cuevas, Erik. _4aut _eautor _966000
942			_2ddc _cBK
999			_c36739 _d36739