Ciencia de datos a través de Python técnicas de aprendizaje supervisado : clasificación

Este libro ofrece un recorrido completo por las técnicas de aprendizaje supervisado utilizadas en ciencia de datos. Explica los fundamentos teóricos de los principales algoritmos de clasificación (discriminante, logístico, árboles, kNN, SVM, Naive Bayes, ensamblado y redes neuronales) e ilustra su i...

Descripción completa

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Autor principal: Pérez López, César (autor.)
Autor Corporativo: Ibergarceta Publicaciones, S.L (Editor)
Otros Autores: Capella, Isabel (editora.)
Formato: Electrónico
Publicado: Madrid : Ibergarceta Publicaciones, S.L., 2024.
Edición:1ª edición.
Colección:Colección ECTS.
Materias:
Ciencia de datos > Programación.
Aprendizaje automático > Métodos supervisados.
Python (Lenguaje de programación de computadores) > Problemas, ejercicios, etc.
Redes neuronales (Computación)
Análisis de datos > Modelos estadísticos.
Acceso en línea:Sitio web de la editorial.
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Tabla de Contenidos:
  • Primeros conceptos en ciencia de datos
  • Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante
  • Análisis discriminante con Python
  • Modelos lineales generalizados, modelos de elección discreta: Logit, Probit y recuento
  • Modelos lineales generalizados, Logit, Probit y recuento con Python
  • Árboles de decisión. Tratamiento a través de Python
  • Clasificación a través del algoritmo kNN del vecino más cercano. Tratamiento con Python
  • Clasificación a través de Support Vector Machine (SVM). Tratamiento a través de Python
  • Clasificación a través del algoritmo Naive Bayes. Tratamiento a través de Python
  • Métodos de ensamblado. Tratamiento a través de Python
  • Modelos de redes neuronales. Tratamiento con Python.

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