Imagen de portada de Amazon
Imagen de Amazon.com
Imagen de Google Jackets
Imagen de OpenLibrary

Ciencia de datos a través de Python : técnicas de aprendizaje supervisado : clasificación / por César Pérez López.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: Archivo de ordenadorSeries Colección ECTSEditor: Madrid : Ibergarceta Publicaciones, S.L., 2024Edición: 1ª ediciónDescripción: 366 páginas : ilustraciones, gráficos ; 24 cmTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • sin mediación
Tipo de soporte:
  • volumen
ISBN:
  • 9788419034755
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 006.312 23 P438c
Recursos en línea:
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.
Resumen: 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 implementación práctica mediante la programación en Python.
Comentarios de LibraryThing.com:
Etiquetas de esta biblioteca: No hay etiquetas de esta biblioteca para este título. Ingresar para agregar etiquetas.
Valoración
    Valoración media: 0.0 (0 votos)
Existencias
Imagen de cubierta Tipo de ítem Biblioteca actual Biblioteca de origen Colección Ubicación en estantería Signatura topográfica Materiales especificados Info Vol URL Copia número Estado Notas Fecha de vencimiento Código de barras Reserva de ítems Prioridad de la cola de reserva de ejemplar Reservas para cursos
Libros físicos Biblioteca CRAI UPeU Lima Sala principal Colección General 006.312 P438c (Navegar estantería(Abre debajo)) e1 Prestado 2026-05-05 82829

Incluye ejemplos y ejercicios prácticos realizados con Python.

Imagen de cubierta cortesía de Isabel Capella.

Incluye referencias bibliográficas.

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.

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 implementación práctica mediante la programación en Python.

Texto en español.

No hay comentarios en este titulo.

para colocar un comentario.