Nouveauté
Técnicas Avanzadas de Análisis Multivariante de Datos a través de Python. Modelos Predictivos para la Clasificación y Segmentación
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- FormatePub
- ISBN8231869732
- EAN9798231869732
- Date de parution08/07/2025
- Protection num.pas de protection
- Infos supplémentairesepub
- ÉditeurWalzone Press
Résumé
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.
Estas técnicas son un apoyo fundamental para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.
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.
Estas técnicas son un apoyo fundamental para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.
