The elements of statistical learning data mining, inference, and prediction /
Hastie, Trevor.
The elements of statistical learning data mining, inference, and prediction / [electronic resource] : Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. - Segunda edición. - 1 recurso en línea (xxii, 745 p.) : ill (some col) - Springer series in statistics .
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Durante la última década ha habido una explosión en la informática y la tecnología de la información. Con esto han llegado grandes cantidades de datos en una variedad de campos como la medicina, la biología, las finanzas y el marketing. El desafío de comprender estos datos ha llevado al desarrollo de nuevas herramientas en el campo de la estadística, y ha generado nuevas áreas como la minera de datos, el aprendizaje automático y la bioinformática. Muchas de estas herramientas tienen bases comunes, pero a menudo se expresan con una terminología diferente. Este libro describe las ideas importantes en estas áreas en un marco conceptual común. Si bien el enfoque es estadístico, el énfasis está en los conceptos más que en las matemáticas. Se dan muchos ejemplos, con un uso liberal de los gráficos en color. Es un recurso valioso para los estadísticos y cualquier persona interesada en la minera de datos en la ciencia o la industria. La cobertura del libro es amplia, desde el aprendizaje supervisado (predicción) hasta el aprendizaje no supervisado. Los muchos temas incluyen redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, árboles de clasificación e impulso --- el primer tratamiento integral de este tema en cualquier libro.
9781282126749 (electronic bk.) 9780387848570 (hbk.) 0387848576 (hbk.) 9780387848587 (ebk.) 0387848584 (ebk.) 9781282126749 (MyiLibrary)
Minería de datos.
Redes neuronales.
Estadística--Enseñanza.
519.071 / H356
The elements of statistical learning data mining, inference, and prediction / [electronic resource] : Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. - Segunda edición. - 1 recurso en línea (xxii, 745 p.) : ill (some col) - Springer series in statistics .
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Durante la última década ha habido una explosión en la informática y la tecnología de la información. Con esto han llegado grandes cantidades de datos en una variedad de campos como la medicina, la biología, las finanzas y el marketing. El desafío de comprender estos datos ha llevado al desarrollo de nuevas herramientas en el campo de la estadística, y ha generado nuevas áreas como la minera de datos, el aprendizaje automático y la bioinformática. Muchas de estas herramientas tienen bases comunes, pero a menudo se expresan con una terminología diferente. Este libro describe las ideas importantes en estas áreas en un marco conceptual común. Si bien el enfoque es estadístico, el énfasis está en los conceptos más que en las matemáticas. Se dan muchos ejemplos, con un uso liberal de los gráficos en color. Es un recurso valioso para los estadísticos y cualquier persona interesada en la minera de datos en la ciencia o la industria. La cobertura del libro es amplia, desde el aprendizaje supervisado (predicción) hasta el aprendizaje no supervisado. Los muchos temas incluyen redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, árboles de clasificación e impulso --- el primer tratamiento integral de este tema en cualquier libro.
9781282126749 (electronic bk.) 9780387848570 (hbk.) 0387848576 (hbk.) 9780387848587 (ebk.) 0387848584 (ebk.) 9781282126749 (MyiLibrary)
Minería de datos.
Redes neuronales.
Estadística--Enseñanza.
519.071 / H356