Aprendizaje automático para hackers: Casos de estudio y algoritmos para empezar


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Descripción

Si eres un programador experimentado interesado en procesar datos, este libro te iniciará en el aprendizaje automático (machine learning), un conjunto de algoritmos que permite a las computadoras autoentrenarse para automatizar tareas útiles. Los autores Drew Conway y John Myles White te ayudarán a comprender las herramientas de aprendizaje automático y estadísticas a través de una serie de estudios de casos prácticos, en lugar de una presentación tradicional con mucha matemática.

Cada capítulo se enfoca en un problema específico en el aprendizaje automático, como clasificación, predicción, optimización y recomendación. Utilizando el lenguaje de programación R, aprenderás a analizar conjuntos de datos de ejemplo y a escribir algoritmos simples de aprendizaje automático. Machine Learning for Hackers es ideal para programadores de cualquier ámbito, incluyendo negocios, gobierno e investigación académica.

  • Desarrollar un clasificador bayesiano ingenuo para determinar si un correo electrónico es spam, basándose únicamente en su texto
  • Utilizar regresión lineal para predecir el número de visitas a la página de los 1.000 sitios web principales
  • Aprender técnicas de optimización intentando descifrar un cifrado de letras simple
  • Comparar y contrastar estadísticamente a los senadores de EE. UU., basándose en sus registros de votación
  • Construir un sistema de recomendación de "a quién seguir" a partir de datos de Twitter


Autor: Drew Conway, John Myles White
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 06/03/2012
Páginas: 324
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.14 libras
Tamaño: 9.20h x 7.06w x 0.75d
ISBN13: 9781449303716
ISBN10: 1449303714
Categorías BISAC:
- Informática | Programación | Algoritmos
- Informática | Teoría de Máquinas
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural

Sobre el Autor

Drew Conway es candidato a doctorado en Política en la NYU. Estudia relaciones internacionales, conflictos y terrorismo utilizando las herramientas de las matemáticas, las estadísticas y la informática en un intento de obtener una comprensión más profunda de estos fenómenos. Su curiosidad académica se nutre de sus años como analista en las comunidades de inteligencia y defensa de EE. UU.

John Myles White es candidato a doctorado en Psicología en Princeton. Estudia el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y el comportamiento económico utilizando métodos conductuales y fMRI. Está particularmente interesado en las anomalías de la evaluación de valor.