Aprendizaje automático : conceptos básicos y avanzados : aspectos prácticos utilizando el software WEKA - Sierra Araujo, Basilio (Pearson)
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.