BIBLIOTECA MANUEL BELGRANO - Facultad de Ciencias Económicas - UNC

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An introduction to statistical learning : with applications in R / James Gareth...[et al.].

Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Inglés Series Springer texts in statistics ; 103Detalles de publicación: New York, N.Y. : Springer, c2013Descripción: xiv, 426 p. : ilISBN:
  • 9781461471370
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 22 519.5
Contenidos:
Preface -- 1. Introducción -- 2. Statistical learning -- 3. Linear regression -- 4. Clasification -- 5. Resampling methods -- 6. Linear model selection and regularization -- Moving beyond linearity -- 8. Tree-based methods -- 9. Support vector machines -- 10. Unsupervised learning.
Resumen: El libro proporciona una descripción general y accesible del aprendizaje estadístico. Brinda un conjunto de herramientas esenciales para dar sentido a los vastos y complejos conjuntos de datos que han surgido en campos que van desde la biología hasta las finanzas, el marketing y la astrofísica en los últimos veinte años. Dado que el objetivo de este libro de texto es facilitar el uso de estas técnicas de aprendizaje estadístico por parte de los profesionales de la ciencia, la industria y otros campos, cada capítulo contiene un tutorial sobre la implementación de los análisis y métodos presentados en R, una plataforma de software estadístico de código abierto. Este libro está dirigido tanto a estadísticos como a no estadísticos que deseen utilizar técnicas de aprendizaje estadístico de vanguardia para analizar sus datos. El texto asume solo un curso previo en regresión lineal y ningún conocimiento de álgebra matricial.
Existencias
Tipo de ítem Biblioteca actual Signatura Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libro Libro Biblioteca Manuel Belgrano 519.5 I 56633 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible 56633

Preface -- 1. Introducción -- 2. Statistical learning -- 3. Linear regression -- 4. Clasification -- 5. Resampling methods -- 6. Linear model selection and regularization -- Moving beyond linearity -- 8. Tree-based methods -- 9. Support vector machines -- 10. Unsupervised learning.

El libro proporciona una descripción general y accesible del aprendizaje estadístico. Brinda un conjunto de herramientas esenciales para dar sentido a los vastos y complejos conjuntos de datos que han surgido en campos que van desde la biología hasta las finanzas, el marketing y la astrofísica en los últimos veinte años. Dado que el objetivo de este libro de texto es facilitar el uso de estas técnicas de aprendizaje estadístico por parte de los profesionales de la ciencia, la industria y otros campos, cada capítulo contiene un tutorial sobre la implementación de los análisis y métodos presentados en R, una plataforma de software estadístico de código abierto.
Este libro está dirigido tanto a estadísticos como a no estadísticos que deseen utilizar técnicas de aprendizaje estadístico de vanguardia para analizar sus datos. El texto asume solo un curso previo en regresión lineal y ningún conocimiento de álgebra matricial.

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