An Introduction to Statistical Learning : With Applications in R /
Contiene: 1) Introducción; 2) Aprendizaje estadístico; 3) Regresión lineal; 4) Clasificación; 5) Método de remuestreo; 6) Selección y regularización del modelo lineal; 7) Más allá de la linealidad; 8) Métodos basados en árboles; 9) Máquinas de vectores de soporte; 10) Aprendizaje sin supervisión.
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| Άλλοι συγγραφείς: | |
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| Μορφή: | Βιβλίο |
| Γλώσσα: | Αγγλικά |
| Έκδοση: |
Nueva York, EUA :
Springer,
2017, c2013
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| Έκδοση: | 1a edición, 8a reimpresión |
| Σειρά: | (Springer Texts in Statistics)
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| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | Ver documento en línea |
| Ετικέτες: |
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| Περίληψη: | Contiene: 1) Introducción; 2) Aprendizaje estadístico; 3) Regresión lineal; 4) Clasificación; 5) Método de remuestreo; 6) Selección y regularización del modelo lineal; 7) Más allá de la linealidad; 8) Métodos basados en árboles; 9) Máquinas de vectores de soporte; 10) Aprendizaje sin supervisión. |
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| Φυσική περιγραφή: | 1 libro electrónico en línea (XIV, 426 p.) 1 recurso en línea Existe una edición en formato impreso con el mismo título |
| Κοινό: | 2021 BO Maestría en Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-1-4614-7138-7 |
| Πρόσβαση: | Licencias ilimitadas |