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The elements of statistical learning [electronic resource] : data mining, inference, and prediction / Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoSeries New York, NY : Springer, c2009Editor: c2009Edición: Segunda ediciónDescripción: 1 recurso en línea (xxii, 745 p.) : ill (some col)Tipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • computador
Tipo de soporte:
  • recurso en línea
ISBN:
  • 9781282126749 (electronic bk.)
  • 9780387848570 (hbk.)
  • 0387848576 (hbk.)
  • 9780387848587 (ebk.)
  • 0387848584 (ebk.)
  • 9781282126749 (MyiLibrary)
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 519.071 H356
Recursos en línea: Resumen: 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.
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Tipo de ítem Biblioteca actual Signatura topográfica Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libros electrónicos Libros electrónicos Institución Universitaria Mayor de Cartagena - Sede Centro 519.071 H356 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible

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.

Descripción basada en recurso impreso

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