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_bH356
100 1 _aHastie, Trevor.
245 1 4 _aThe elements of statistical learning
_h[electronic resource] :
_bdata mining, inference, and prediction /
_cTrevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman.
250 _aSegunda edición.
264 _aNew York, NY :
_bSpringer,
_cc2009
264 1 _cc2009
300 _a1 recurso en línea (xxii, 745 p.) :
_bill (some col)
336 _atexto
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337 _acomputador
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338 _arecurso en línea
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_2rdacarrier
490 1 _aSpringer series in statistics
504 _aIncluye referencias bibliográficas e índice.
520 8 _aDurante 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.
588 _aDescripción basada en recurso impreso
650 0 _aMinería de datos.
650 0 _aRedes neuronales.
650 0 _aEstadística
_xEnseñanza.
700 1 _aTibshirani, Robert.
700 1 _aFriedman, J. H.
_q(Jerome H.)
856 _zDar click aqui para ver texto completo
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