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SINOPSIS:

El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploracion y la extraccion de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la informacion a partir de las datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones.

En la ultima decada, el numero de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hara de generar un plan adecuado que les permita pasar de las conceptos fundamentales a la solucion de problemas en sus areas de interes. El objetivo de este libro es brindar una vision particular de las principales metodos de Machine Learning y de su implementacion, es decir, proveer de las principales conceptos en las que se basan estos metodos y aplicarlos a problemas tfpicos del procesamiento de datos.

El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en dfa coma un estandar en la programacion cientffica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos metodos numericos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Baja estas condiciones, el usuario puede estar mas concentrado en la estructura de su aplicacion que en la programacion misma.

Características:

Atributos LU
Año de Edición
2021
Tipo
Libro
Autor
Erik Cuevas | Marco Perez | Omar Avalos | Arturo Valdivia Primitivo
ISXN
9789587787207
Núm. Páginas
245
Peso (Físico)
430
Tamaño (Físico)
17 x 24 cm
Acabado (Físico)
Tapa Rústica - Idioma Español
Título
Introducción al machine learning con matlab
Botón empaque navideño
ISBN: 9789587787207
Referencia: 382043

Introducción al machine learning con matlab

Libro Impreso
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