Técnicas Avanzadas de Análisis Multivariante de Datos a través de Python. Modelos Predictivos para la Clasificación y Segmentación

Este libro desarrolla las técnicas multivariantes predictivas o del análisis de la dependencia (técnicas de aprendizaje supervisado en el lenguaje moderno del Machine Learning) y más concretamente las técnicas de clasificación 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: Modelos Lineales Generalizados (Logit, Probit, Recuento y otros), Árboles de Decisión, Análisis Discriminante, Vecino más cercano (kNN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Métodos de ensamblado (Bagging, Boosting, Voting, Stacking, Blending y Random Forest), Redes Neuronales, Perceptrón Multicapa, Redes de Base Radial, Redes de Hopfield, Redes LSTM, Redes Recurrentes RNN, Redes GRU y Redes Neuronales para Predicción de Series Temporales. Estas técnicas son un apoyo fundamental para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

1147796730
Técnicas Avanzadas de Análisis Multivariante de Datos a través de Python. Modelos Predictivos para la Clasificación y Segmentación

Este libro desarrolla las técnicas multivariantes predictivas o del análisis de la dependencia (técnicas de aprendizaje supervisado en el lenguaje moderno del Machine Learning) y más concretamente las técnicas de clasificación 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: Modelos Lineales Generalizados (Logit, Probit, Recuento y otros), Árboles de Decisión, Análisis Discriminante, Vecino más cercano (kNN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Métodos de ensamblado (Bagging, Boosting, Voting, Stacking, Blending y Random Forest), Redes Neuronales, Perceptrón Multicapa, Redes de Base Radial, Redes de Hopfield, Redes LSTM, Redes Recurrentes RNN, Redes GRU y Redes Neuronales para Predicción de Series Temporales. Estas técnicas son un apoyo fundamental para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

9.99 In Stock
Técnicas Avanzadas de Análisis Multivariante de Datos a través de Python. Modelos Predictivos para la Clasificación y Segmentación

Técnicas Avanzadas de Análisis Multivariante de Datos a través de Python. Modelos Predictivos para la Clasificación y Segmentación

by César Pérez López
Técnicas Avanzadas de Análisis Multivariante de Datos a través de Python. Modelos Predictivos para la Clasificación y Segmentación
Add to Wishlist
Técnicas Avanzadas de Análisis Multivariante de Datos a través de Python. Modelos Predictivos para la Clasificación y Segmentación

Técnicas Avanzadas de Análisis Multivariante de Datos a través de Python. Modelos Predictivos para la Clasificación y Segmentación

by César Pérez López

Overview

Este libro desarrolla las técnicas multivariantes predictivas o del análisis de la dependencia (técnicas de aprendizaje supervisado en el lenguaje moderno del Machine Learning) y más concretamente las técnicas de clasificación 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: Modelos Lineales Generalizados (Logit, Probit, Recuento y otros), Árboles de Decisión, Análisis Discriminante, Vecino más cercano (kNN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Métodos de ensamblado (Bagging, Boosting, Voting, Stacking, Blending y Random Forest), Redes Neuronales, Perceptrón Multicapa, Redes de Base Radial, Redes de Hopfield, Redes LSTM, Redes Recurrentes RNN, Redes GRU y Redes Neuronales para Predicción de Series Temporales. Estas técnicas son un apoyo fundamental para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Product Details

BN ID: 2940181524668
Publisher: Scientific Books
Publication date: 07/08/2025
Sold by: Draft2Digital
Format: eBook
File size: 21 MB
Note: This product may take a few minutes to download.
Language: Spanish
From the B&N Reads Blog
Page 1 of

Customer Reviews