Clasificación de Datos y Agrupamiento Incremental en Minería de Datos y Aprendizaje Automático

Este libro es una guía completa y práctica de los fundamentos de la minería de datos y el aprendizaje automático, con un énfasis especial en los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado. El libro hace hincapié en las nuevas formas de pensar necesarias para dominar el aprendizaje automático basado en las plataformas de programación Python, R y Java. Este libro proporciona primero una comprensión de la minería de datos, el aprendizaje automático y sus aplicaciones, prestando especial atención a las técnicas de clasificación y agrupamiento. Los autores ofrecen una discusión sobre las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático con estudios de caso y ejemplos. El libro también describe ejemplos de codificación práctica de algunas técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado bien conocidas utilizando tres plataformas de codificación diferentes y populares: R, Python y Java. Este libro explica algunas de las técnicas de clasificación más populares (K-NN, Naïve Bayes, Árbol de decisión, Bosque aleatorio, Máquina de vectores de soporte, etc.), junto con la descripción básica de la red neuronal artificial y la red neuronal profunda. El libro es útil para profesionales, estudiantes que estudian minería de datos y aprendizaje automático, e investigadores en técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Autor: Sanjay Chakraborty, Sk Hafizul Islam, Debabrata Samanta
Editorial: Springer
Publicado: 05/12/2023
Páginas: 196
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.69lbs
Dimensiones: 9.21h x 6.14w x 0.46d
ISBN13: 9783030930905
ISBN10: 3030930904
Categorías BISAC:
- Tecnología e Ingeniería | Telecomunicaciones
- Tecnología e Ingeniería | Ingeniería (General)
- Informática | Desarrollo de software e ingeniería | Gráficos por computadora