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Machine Learning

de Cesar Perez Lopez
idioma: espanhol
Editor: Ibergarceta Publicaciones S.L., Janeiro de 2025 ‧
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Machine Learning utiliza dos tipos de técnicas: aprendizaje supervisado, que entrena modelos sobre datos de entrada y salida conocidos para poder predecir resultados futuros, y aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El objetivo del aprendizaje automático supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en evidencias en presencia de incertidumbre. Entre las técnicas de aprendizaje supervisado destacan los modelos no lineales, que no asumen una relación lineal entre las variables de entrada y la variable de salida. En este libro se desarrollan técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado relativas a modelos no lineales. El contenido comienza profundizando en los modelos no lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace hincapié en los modelos de ecuaciones simultáneas no lineales. También se tratan los modelos de regresión particionada y segmentada. A continuación, se aborda la familia de los modelos lineales generalizados y todas las tipologías de model

Machine Learning

de Cesar Perez Lopez

Propriedade Descrição
ISBN: 9788419034670
Editor: Ibergarceta Publicaciones S.L.
Data de Lançamento: Janeiro de 2025
Idioma: Espanhol
Dimensões: 240 x 170 x 23 mm
Encadernação: Capa mole
Páginas: 256
Tipo de produto: Livro
Classificação Temática: Livros em Espanhol > Informática > Inteligência Artificial
EAN: 9788419034670

CESAR PEREZ LOPEZ

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