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Ciencia de datos y aprendizaje automático / Stefano Milanese 

P?blico ISBD 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 Python Clasificaci?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 -- Estadísticas 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 logística -- 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 Python Clasificaci?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 -- Estadísticas 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 logística -- 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

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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

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