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Machine Learning. Aprendizaje Supervisado: Prediccion Con Se
Precio sin impuestos nacionales:
Características del producto
Características principales
Título del libro | Machine Learning |
---|---|
Subtítulo del libro | APRENDIZAJE SUPERVISADO: PREDICCION con SERIES TEMPORALES a traves de R |
Serie | [None] |
Autor | Perez |
Idioma | Español/Inglés |
Editorial del libro | Scientific Books |
Edición del libro | Spanish Edition |
Es kit | No |
Color de la portada | None |
Tapa del libro | Blanda |
Volumen del libro | [None] |
Tamaño de la letra | None |
Con índice | No |
Año de publicación | 2022 |
Marca | Perez |
Modelo | None |
Otros
Cantidad de páginas | 252 |
---|---|
Altura | 0 cm |
Ancho | 0 cm |
Peso | 0 g |
Material de la tapa del libro | [None] |
Con páginas para colorear | No |
Con realidad aumentada | No |
Con concordancia | No |
Traductores | None |
Género del libro | Académico |
Subgéneros del libro | [None] |
Tipo de narración | [None] |
Versión del libro | [None] |
Tamaño del libro | 6 x 0.57 x 9 inches |
Con cierre | No |
Color del canto | None |
Colección del libro | None |
Edad mínima recomendada | 0 años |
Cantidad de libros por set | 0 |
ISBN | 00016781253856 |
Ilustradores | None |
Lugar de publicación | None |
Código IBIC | [None] |
IBIC | [None] |
Descripción
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO. APRENDIZAJE SUPERVISADO: PREDICCIÓN con SERIES TEMPORALES a traves de R
El Machine Learning puede definirse como un proceso de descubrimiento de relaciones, patrones y tendencias nuevas y significativas al examinar grandes cantidades de datos. Las técnicas de aprendizaje automático persiguen el descubrimiento automático del conocimiento inmerso en los datos. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: las técnicas de aprendizaje supervisado o predictivas, que capacitan a un modelo sobre datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir los resultados futuros (todos los tipos de modelos), y las técnicas de aprendizaje no supervisado o descriptivas, que encuentran patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada (la agrupación o clúster es la técnica descriptiva más común). En este libro se desarrollan las técnicas predictivas de aprendizaje supervisado basadas en series temporales. Se presenta una variedad de ejemplos y ejercicios totalmente resueltos con el software R.
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