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MACHINE LEARNING. TÉCNICAS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO A TRAVÉS DE R
CESAR PEREZ LOPEZ
出版CESAR PEREZ
主題Computers / Business & Productivity Software / SpreadsheetsMathematics / Probability & Statistics / General
ISBN17169670909781716967092
URLhttp://books.google.com.hk/books?id=dzLBEAAAQBAJ&hl=&source=gbs_api
EBookSAMPLE
註釋En este libro se desarrollarán técnicas de Machine Learning correspondientes a aprendizaje supervisado y relativas a regresión. Más concretramente, se profundizará en los modelos lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace especial hincapié en el tratamiento de la multicolinealidad a través de la Ridge Regression (regresión en cadena) y el método PLS de los mínimos cuadrados parciales. Se profundiza también en los modelos lineales generalizados que son un tipología fundamental de modelos de aprendizaje supervisado. Se dedica una parcela importante del contenido a los modelos de variable dependiente limitada y recuento, con especial mención a los Modelos Logísticos Logit y Probit. También se abordan los modelos predictivos del análisis de la varianza y la covarianza. Todos los temas se ilustran con variedad de ejercicios totalmente resueltos paso a paso con el software R.