Minería de datos : modelos y algoritmos / Jordi Gironés Roig ... [y otros tres].
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Series TecnologíaEditor: Barcelona : Editorial UOC, 2017Fecha de copyright: ©2017Edición: Primera ediciónDescripción: 271 páginas : gráficas, ilustraciones ; 24 cmTipo de contenido: texto Tipo de medio: sin mediación Tipo de portador: volumenISBN: 9788491169031Tema(s): Estructuras de datos | Minería de datos | Bases de datosClasificación CDD: 005.74 | Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Libros
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Biblioteca Central | 005.74 M664m 2017 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 1 | Procesos Técnicos | 36941 | |
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Libros
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Biblioteca Central | 005.74 M664m 2017 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Ej. 2 | Procesos Técnicos | 36942 |
Incluye apéndices.
Referencias bibliográficas: páginas 267-271.
Capítulo 1. Introducción a la minería de datos. -- Capítulo 2. Conceptos preliminares. -- Capítulo 3. Preparación de los datos. -- Capítulo 4. Entrenamiento y test. -- Capítulo 5. Evaluación de resultados. -- Capítulo 6. Extracción y selección de atributos. -- Capítulo 7. Agrupamiento jerárquico. -- Capítulo 8. El método k-means y derivados. -- Capítulo 9. Algoritmo de agrupamiento Canopy. -- Capítulo 10. Algoritmo k-NN. -- Capítulo 11. Máquinas de soporte vectorial. -- Capítulo 12. Redes neuronales. -- Capítulo 13. Árboles de decisión. -- Capítulo 14. Métodos probabilísticos. -- Capítulo 15. Combinación de clasificadores.
En este libro se introducen los conceptos fundamentales de la minería de datos (data mining) y del aprendizaje automático (machine learning). El lector podrá encontrar una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en estos campos con un enfoque claramente descriptivo para que entienda los conceptos e ideas básicos ocultos detrás de cada algoritmo o técnica.
Las páginas de este libro abordan desde las etapas previas de preparación de los datos -los métodos de reducción de la dimensionalidad y extracción de características (PCA, SVD, NNMF), métodos de aprendizaje no supervisado (agrupamiento jerárquico, k-means, canopy), métodos de aprendizaje supervisado (k-NN, SVM, redes neuronales, árboles de decisión, métodos probabilísticos)-, hasta los diferentes métodos de combinación de clasificadores. El texto.
Ingeniería de Sistemas
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