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Métodos predictivos de aprendizaje estadístico

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FernandezCasal_Ruben_CostaBouzas_Julian_OviedodelaPuente_Manuell_Metodos_predictivos_aprendizaje_estadistico.pdf (10.34Mb)
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/37227
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
Colecciones
  • Métodos predictivos de aprendizaje estadístico [1]
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítem
Título
Métodos predictivos de aprendizaje estadístico
Autor(es)
Fernández-Casal, Rubén
Costa, Julián
Oviedo de la Fuente, Manuel
Fecha
2024
Resumen
Este es un libro de análisis computacional de datos utilizando el lenguaje de programación y entorno estadístico R, escrito con el objetivo de introducir las técnicas más importantes del aprendizaje estadístico para el modelado predictivo. El enfoque es eminentemente práctico, presentando la teoría necesaria para describir los métodos, pero prestando especial énfasis en el código, al considerar que este puede ayudar a entender mejor el funcionamiento de los métodos, además de resultar imprescindible en la resolución de problemas reales. El presente libro está destinado a lectores con distintos perfiles. Puede resultar de utilidad tanto a alumnos de los últimos cursos de grados, y de másteres, con un fuerte componente tecnológico, como a profesionales del sector de la ciencia de datos.
Palabras clave
Lenguaje R
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje automático
Clasificación
Regresión
 
Descripción
Manuais, nº42
 
"O libro en papel pode ser adquirido a través da rede comercial de librarías a nivel nacional. Tamén poden consultalo na rede de bibliotecas universitarias da UDC. Máis información na seguinte ligazón: https://www.udc.es/en/publicacions/catalogo/Novidades-Editoriais/metodos-predictivos-de-aprendizaje-estadistico/
 
Versión del editor
https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498937
Derechos
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
ISBN
978-84-9749-893-7

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