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T�tulo : Ciencia de datos y aprendizaje automático : Técnicas y códigos en Python comentados Tipo de documento: texto impreso Autores: Stefano Milanese, Autor Editorial: Milanese, Stefano Fecha de publicación: 2022 N�mero de páginas: [412] páginas Il.: il, código fuente Dimensiones: 23 cm. Idioma : Español (spa) Clasificaci?n: Ciencia de datos
Procesamiento de datos
Aprendizaje profundo
PythonClasificaci?n: 005.743 Nota de contenido: Contiene: Proyección de ciencia de datos -- Ciencia de datos y conceptos de aprendizaje automático -- Python para la ciencia de datos -- EstadÃsticas para la ciencia de datos -- Probabilidad y prueba de hipótesis -- Análisis de datos con NUNPY -- Análisis de datos con PANDAS -- Visualización de datos con Python -- Introducción al aprendizaje automático -- Análisis exploratorio de datos (EDA) -- Preparación de los datos -- Regresión lineal y regresión logÃstica -- K-Vecinos mas cercanos (KNN) -- Arboles de decisión (DTs) -- Aprendizaje por conjuntos y bosques aleatorios -- Maquinas de vectores de soporte (SVM) -- Aprendizaje automático no supervisado -- Análisis de componentes principales (PCA) ISBN : 978 8447216627 Ciencia de datos y aprendizaje automático : Técnicas y códigos en Python comentados [texto impreso] / Stefano Milanese, Autor . - Milanese, Stefano, 2022 . - [412] páginas : il, código fuente ; 23 cm.
Idioma : Español (spa)
Clasificaci?n: Ciencia de datos
Procesamiento de datos
Aprendizaje profundo
PythonClasificaci?n: 005.743 Nota de contenido: Contiene: Proyección de ciencia de datos -- Ciencia de datos y conceptos de aprendizaje automático -- Python para la ciencia de datos -- EstadÃsticas para la ciencia de datos -- Probabilidad y prueba de hipótesis -- Análisis de datos con NUNPY -- Análisis de datos con PANDAS -- Visualización de datos con Python -- Introducción al aprendizaje automático -- Análisis exploratorio de datos (EDA) -- Preparación de los datos -- Regresión lineal y regresión logÃstica -- K-Vecinos mas cercanos (KNN) -- Arboles de decisión (DTs) -- Aprendizaje por conjuntos y bosques aleatorios -- Maquinas de vectores de soporte (SVM) -- Aprendizaje automático no supervisado -- Análisis de componentes principales (PCA) ISBN : 978 8447216627 Ejemplares (2)
Ubicaci?n Signatura C�digo de barras Estado Adquisición Proveedor Biblioteca Central Nivel 2 005.743/M571 007553 Excluido de pr?stamo Compra Librería San Cristóbal Biblioteca Central Nivel 2 005.743/M571/ej.2 007554 Excluido de pr?stamo Compra Librería San Cristóbal
T�tulo : Inteligencia artificial : Casos prácticos con aprendizaje profundo Tipo de documento: texto impreso Autores: Emilio Soria Olivas, Autor Editorial: Madrid : RA-MA Fecha de publicación: 2022 N�mero de páginas: [336] páginas Il.: il, graficos Dimensiones: 24 cm. Nota general: Bibliografía: p.334 Idioma : Español (spa) Clasificaci?n: Inteligencia artificial
Aprendizaje profundo
Redes neuronales (Computación)Clasificaci?n: 006.3 Nota de contenido: Contiene: Introducción ala aprendizaje profundo -- Modelos neuronales multifunción -- Modelos neuronales orientados a visión -- Modelos neuronales orientados a datos temporales -- Modelos generativos -- Aprendizaje reforzado ISBN : 978-958-792-440-4 Inteligencia artificial : Casos prácticos con aprendizaje profundo [texto impreso] / Emilio Soria Olivas, Autor . - Madrid : RA-MA, 2022 . - [336] páginas : il, graficos ; 24 cm.
Bibliografía: p.334
Idioma : Español (spa)
Clasificaci?n: Inteligencia artificial
Aprendizaje profundo
Redes neuronales (Computación)Clasificaci?n: 006.3 Nota de contenido: Contiene: Introducción ala aprendizaje profundo -- Modelos neuronales multifunción -- Modelos neuronales orientados a visión -- Modelos neuronales orientados a datos temporales -- Modelos generativos -- Aprendizaje reforzado ISBN : 978-958-792-440-4 Reserva
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Ubicaci?n Signatura C�digo de barras Estado Adquisición Proveedor Biblioteca Central Nivel 2 006.3/S68 007456 Disponible Compra Librería Libun