000			02711nam a2200385 i 4500
001			36905
003			CO-SiCUC
005			20250115105744.0
007			ta
008			250115s2017 sp da g 000 0 spa d
020			_a9788491169031
035			_a(CO-SiCUC) 36905
040			_aCO-SiCUC _bspa _cCO-SiCUC _dCO-SiCUC _erda
041	0		_aspa
082	0	4	_a005.74 _bM664m 2017 _223
245	0	0	_aMinería de datos : _bmodelos y algoritmos / _cJordi Gironés Roig ... [y otros tres].
250			_aPrimera edición.
264		1	_aBarcelona : _bEditorial UOC, _c2017.
264		4	_c©2017.
300			_a271 páginas : _bgráficas, ilustraciones ; _c24 cm
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _asin mediación _bn
338			_2rdacarrier _avolumen _bnc
490	0		_aTecnología
500			_aIncluye apéndices.
504			_aReferencias bibliográficas: páginas 267-271.
505	1		_aCapítulo 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.
520	3		_aEn 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. _cEl texto.
590			_aIngeniería de Sistemas
650	1	7	_aEstructuras de datos. _2armarc _952308
650	1	7	_aMinería de datos. _2armarc _933111
650	1	7	_aBases de datos. _2armarc _94940
700	1		_aGironés Roig, Jordi. _4aut _eautor _966498
942			_2ddc _cBK
999			_c36905 _d36905