Modern Multivariate Statistical Techniques : Regression, Classification, and Manifold Learning - Izenman, Alan J. ((Springer Texts in Statistics))
Contenido: 1) Introducción y vista previa. 2) Datos y bases de datos. 3) Matrices y vectores aleatorios. 4) Estimación de densidad no paramétrica. 5) Evaluación y selección de modelos en regresión múltiple. 6) Regresión multivariante. 7) Reducción de dimensionalidad lineal. 8) Análisis discriminante lineal. 9) Partición recursiva y métodos basados en árboles. 10) Redes neuronales artificiales. 11) Máquinas de vectores de soporte. 12) Análisis de conglomerados. 13) Escala multidimensional y geometría de distancia. 14) Máquinas de Comité. 15) Modelos de variables latentes para la separación de fuente ciega. 16) Reducción de dimensionalidad no lineal y aprendizaje múltiple. 17) Análisis de correspondencia.