Programando Machine Learning En Python Paperback / softback
by Jorge Gomez, Velssy Hernandez
Paperback / softback
Description
El aprendizaje supervisado describe un escenario en el que la experiencia, se convierte en un factor de capacitacion, la cual contiene informacion importante (las etiquetas de enferma/sana para la deteccion de enfermedades en las plantas, que falta en los "ejemplos de prueba" invisibles a los que se aplicara la experticia aprendida.
En este escenario, la experticia adquirida tiene como objetivo predecir esa informacion faltante para los datos de prueba.
En tal sentido, se puede pensar en el entorno como un maestro que supervisa al alumno brindandole informacion adicional que vienen a ser las etiquetas.
En este libro abordaremos modelos de aprendizaje automatico supervisado, mediante el cual comprendera los fundamentos teoricos, algunas descripciones de campos de aplicacion y posteriormente implementaran cada uno de ellos en Jupyter lab con pandas y librerias de scikit-learn para Python.
Inicialmente se empezara Regresion logistica (clasificacion binaria), Clasificacion multiclase mediante regresion logistica, Arboles de decision, Suport Vector Machine - SVM (Maquinas de soporte vectorial), Bosque Aleatorio (Random Forest), Validacion cruzada K-Fold y finalmente Naive Bayes.
Information
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Out of stock
- Format:Paperback / softback
- Pages:116 pages
- Publisher:Editorial Academica Espanola
- Publication Date:27/10/2022
- Category:
- ISBN:9786202244091
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- Format:Paperback / softback
- Pages:116 pages
- Publisher:Editorial Academica Espanola
- Publication Date:27/10/2022
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- ISBN:9786202244091
