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Aprendizaje automático : conceptos básicos y avanzados : aspectos prácticos utilizando el software WEKA /

Contenido: 1. Introducción general; 2. Paradigmas del aprendizaje automático; 3. Algoritmos de clasificación por vecindad; 4. Arboles de clasificación; 5. Aprendizaje de reglas de decisión; 6. Redes bayesianas; 7. Introducción a las redes neuronales; 8. Modelos ocultos de Markov; 9. Métodos kernel y...

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Autor principal: Sierra Araujo, Basilio (coord.)
Formato: Libro
Idioma:Español
Publicado: Madrid, España : Pearson, 2006, c2006
Temas:
Clasificación
Toma de Decisiones
Estadística
Algoritmos Genéticos
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal
Redes Neurales
Inteligencia Artificial
Ingeniería Computacional
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Resumen:Contenido: 1. Introducción general; 2. Paradigmas del aprendizaje automático; 3. Algoritmos de clasificación por vecindad; 4. Arboles de clasificación; 5. Aprendizaje de reglas de decisión; 6. Redes bayesianas; 7. Introducción a las redes neuronales; 8. Modelos ocultos de Markov; 9. Métodos kernel y máquinas de vectores soporte; 10. Programación lógica inductiva (ILP); 11. Aprendizaje por refuerzo; 12. Clasificación: análisis de clusters (Clustering); 13. Algoritmos evolutivos; 14. Análisis discriminante y regresión logística; 15. Discretización de atributos continuos; 16. Descomposición en valores singulares; 17. Combinación de clasificadores; 18. Clasificadores híbridos; 19. Aspectos avanzados en árboles de clasificación; 20. Una aplicación de las SVM; 21. Medición del ritmo cardíaco fetal usando Análisis de Componentes Independientes (ICA); 22. Algoritmo genético para el pesado de atributos; 23. Una aproximación al software WEKA.
Descripción física:XXVII, 482 p. + 1 disco compacto de computadora
ISBN:978-84-8322-318-5

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