Markov Models : Supervised and Unsupervised Machine Learning : Mastering Data Science And Python /
Contenido: Introducción; I). Modelos Markov: 1. Modelos Markov; 2. Minería de datos. II) Aprendizaje automático: 3. ¿Qué es el aprendizaje automático?; 4. Aprendizaje automático supervisado; 5. Aprendizaje automático no supervisado. III) Inteligencia artificial y ciencia de datos: 6. Inteligencia ar...
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| Κύριος συγγραφέας: | |
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| Μορφή: | Βιβλίο |
| Γλώσσα: | Αγγλικά |
| Έκδοση: |
lugar de publicación no identificado :
PublishDrive,
2019, c2019
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| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | Ver documento en línea |
| Ετικέτες: |
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| 520 | |a Contenido: Introducción; I). Modelos Markov: 1. Modelos Markov; 2. Minería de datos. II) Aprendizaje automático: 3. ¿Qué es el aprendizaje automático?; 4. Aprendizaje automático supervisado; 5. Aprendizaje automático no supervisado. III) Inteligencia artificial y ciencia de datos: 6. Inteligencia artificial 101; 7. Big Data e inteligencia artificial; 8. ¿Cómo la inteligencia artificial elabora conclusiones a partir de los datos?; 9. ¿Qué es la ciencia de datos?; IV) Python: 10. Modelo de Markov en Python. Conclusión. | ||
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