Practical Machine Learning : Tackle the Real-World Complexities of Modern Machine Learning with Innovative and Cutting-Edge Techniques /
Contenido: 1) Introducción al aprendizaje automático; 2) Aprendizaje automático y conjuntos de datos a gran escala; 3) Introducción a la arquitectura y el ecosistema de Hadoop; 4) Herramientas, bibliotecas y marcos de aprendizaje automático; 5) Aprendizaje basado en el árbol de decisiones; 6) Aprend...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
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| Médium: | Kniha |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Birmingham, Inglaterra :
Packt,
2016, c2016
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| Edice: | (Community Experience Distilled)
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| Témata: | |
| On-line přístup: | Ver documento en línea |
| Tagy: |
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| Shrnutí: | Contenido: 1) Introducción al aprendizaje automático; 2) Aprendizaje automático y conjuntos de datos a gran escala; 3) Introducción a la arquitectura y el ecosistema de Hadoop; 4) Herramientas, bibliotecas y marcos de aprendizaje automático; 5) Aprendizaje basado en el árbol de decisiones; 6) Aprendizaje basado en métodos de instancia y Kernel; 7) Aprendizaje basado en reglas de asociación; 8) Aprendizaje basado en agrupaciones; 9) Aprendizaje bayesiano; 10) Aprendizaje basado en regresión; 11) Aprendizaje profundo; 12) Aprendizaje por refuerzo; 13) Aprendizaje conjunto; 14) Arquitecturas de datos de nueva generación para el aprendizaje automático. |
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| Fyzický popis: | 1 libro electrónico en línea (433 p.) 1 recurso en línea |
| Uživatelské určení: | 2021 BO Licenciatura en Ingeniería en Mecatrónica |
| ISBN: | 978-1-78439-401-1 |
| Přístup: | Licencias ilimitadas |