The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction Hastie, Trevor creator (autor) Tibshirani, Robert (autor) Friedman, Jerome (autor) text 2a edición monographic ING XXII, 745 p. Contenido: 1) Introducción; 2) Visión general del aprendizaje supervisado; 3) Métodos de regresión lineal; 4) Métodos lineales para la clasificación; 5) Expansiones básicas y regularización; 6) Métodos de Kernel; 7) Selección y asignación de modelo; 8) Modelos de inferencia y promedio; 9) Modelos aditivos, árboles y métodos relacionados; 10) Arboles aditivos y de impulso; 11) Redes neuronales; 12) Máquinas de soporte vectorial y discriminantes flexibles; 13) Métodos protitipos; 14) Aprendizaje no supervisado; 15) Bosques aleatorios; 16) Aprendiendo juntos; 17) Métodos gráficos indirectos; 18) Problemas de alta dimensión. 2016 BO Licenciatura en Ingeniería Financiera Peticiones 2016 Juan Diego Sánchez Torres T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. XX Predicción - Teoría Inferencia Estadística Minería de Datos Análisis Estadístico - Tema Principal Estadística - Tema Principal Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) Matemáticas de Ingeniería Matemáticas 519. 5 HAS (Springer Series in Statistics) 978-0-387-84857-0 Acervo ITESO - Biblioteca 20260814000000.0 000378557