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Título original:
Applied Machine Learning
Contenido del libro:
1. Aprender a clasificar.
- 2. SVM y bosques aleatorios. - 3.
Un poco de teoría del aprendizaje.
- 4. Datos de alta dimensión.
- 5. 5. Análisis de componentes principales.
- 6. Aproximaciones de bajo rango. - 7.
Análisis de correlación canónica. - 8.
Clustering. - 9. Clustering mediante Modelos de Probabilidad.
- 10.
10. Regresión. - 11.
11. Regresión: Elección y manejo de modelos. - 12.
Refuerzo. - 13. Modelos de Markov ocultos.
- 14. 14. Aprendizaje discriminatorio de modelos de secuencias.
- 15. Inferencia de campo medio. - 16.
Redes neuronales simples. - 17. Clasificadores de imágenes simples.
- 18. Clasificación de imágenes y detección de objetos. - 19.
Códigos pequeños para señales grandes. - Índice.
Otros datos del libro:
| ISBN: | 9783030181161 |
| Autor: | |
| Editorial: | |
| Encuadernación: | Tapa blanda |
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