Aprendizaje automático

Por: Pajares Martinsanz, Gonzalo [Coordinador].
Colaborador(es): Cruz García, Jesús Manuel de la [Coordinador] | Ribeiro Seijas, Ángela [Coordinadora] | [y otros dieciséis].
Tipo de material: materialTypeLabelLibroSeries Ingeniería.Productor: Madrid (España) : Ra-Ma, [Fecha de publicación no identificada]Productor: Bogotá (Colombia) : Ediciones de la U, 2011Descripción: 376 páginas : gráficos ; 24 cm.Idioma: EspañolISBN: 9789588675626.Materia(s): Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) -- Programas para computadores | Inteligencia artificial | Redes neurales (Computadores) | Máquinas de vectores de soporte | Simulación de Monte Carlo | Algoritmos genéricos | MATLAB (software)Clasificación CDD: 006 Recursos en línea: Reseña | Aprendizaje automático
Contenidos parciales:
Capítulo 1. Aprendizaje: conceptos generales
Capítulo 2. Aprendizaje estadístico
Capítulo 3. Combinación de clasificadores
Capítulo 4. Redes neuronales artificiales
Capítulo 5. Máquinas de vectores soporte
Capítulo 6. Redes Bayesianas
Capítulo 7. Simulaciones de Monte Carlo I
Capítulo 8. Simulaciones de Monte Carlo II
Capítulo 9. El aprendizaje con algoritmos genéticos
Capítulo 10. Aprendizaje mediante árboles de decisión
Capítulo 11. Razonamiento basado en casos
Capítulo 12. Aprendizaje por refuerzo
Resumen: El libro proporciona los recursos teóricos necesarios para abordar problemas de distinta naturaleza relativos al Aprendizaje Automático y establece las pautas concretas para su aplicación a diversos problemas reales, que proporcionan una visión práctica de los temas tratados y a la vez establecen los mecanismos para su ampliación a otras aplicaciones. (Resumen tomado del libro el 20/11/2017)
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Libro - Material General Libro - Material General Biblioteca Campus Palmas
General
General 006.31/P151/Ejemplar 2 (Browse shelf) Ejemplar 2 Available (Sin Restricciones) 0020157
Libro - Material General Libro - Material General Biblioteca Campus Palmas
General
General 006.31/P151 (Browse shelf) Ejemplar 1 Available (Sin Restricciones) 0043801

Incluye referencias bibliográficas (páginas 350-376)

Capítulo 1. Aprendizaje: conceptos generales

Capítulo 2. Aprendizaje estadístico

Capítulo 3. Combinación de clasificadores

Capítulo 4. Redes neuronales artificiales

Capítulo 5. Máquinas de vectores soporte

Capítulo 6. Redes Bayesianas

Capítulo 7. Simulaciones de Monte Carlo I

Capítulo 8. Simulaciones de Monte Carlo II

Capítulo 9. El aprendizaje con algoritmos genéticos

Capítulo 10. Aprendizaje mediante árboles de decisión

Capítulo 11. Razonamiento basado en casos

Capítulo 12. Aprendizaje por refuerzo

El libro proporciona los recursos teóricos necesarios para abordar problemas de distinta naturaleza relativos al Aprendizaje Automático y establece las pautas concretas para su aplicación a diversos problemas reales, que proporcionan una visión práctica de los temas tratados y a la vez establecen los mecanismos para su ampliación a otras aplicaciones. (Resumen tomado del libro el 20/11/2017)

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