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Biblioteca Santiago Antúnez de Mayolo

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