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Machine Learning Tecnicas De Aprendizaje Supervisado A Traves De R
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Book Synopsis MACHINE LEARNING. TÉCNICAS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO A TRAVÉS DE R by : Cesar Perez Lopez
Download or read book MACHINE LEARNING. TÉCNICAS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO A TRAVÉS DE R written by Cesar Perez Lopez and published by CESAR PEREZ. This book was released on with total page 205 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En este libro se desarrollarán técnicas de aprendizaje supervisado relativas a regresión. Más concretamente, 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 dedica una parcela importante del contenido a los modelos de variable dependiente limitada y recuento, con especial mención a los modelos Logit y Probit. Por último se tratan también los modelos predictivos del análisis de la varianza y la covarianza.
Book Synopsis Sistemas de aprendizaje automático machine learning by : César Pérez López
Download or read book Sistemas de aprendizaje automático machine learning written by César Pérez López and published by . This book was released on 2022 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El libro está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector.Comienza clasificando los sistemas, herramientas, técnicas y algoritmos o modelos aplicados al Aprendizaje Automático. A continuación, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado, sus fases y plataformas, así como los algoritmos y modelos más importantes. Se desarrollan las técnicas de regresión con sus fases de identificación, estimación, validación (diagnosis) y predicción.Se presentan los métodos especiales de regresión como PLS, LARS, LASSO, ELASTIC NET, RANSAC, THEIL, HUBERT, KERNEL RIDGE REGRESSION (KRR), SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) y STOCHASTIC GRADIENT DESCENDT (SGD) entre otros.Asimismo, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado enfocadas a la clasificación o segmentación como los Modelos Logit y Probit, los Modelos Lineales Generalizados, los Árboles de Decisión, los Modelos de Análisis Discriminante, los Modelos SVM (Support Vector Machine), lo modelos kNN (Vecino más Cercano) y los Modelos SLRM (Respuesta de Autoaprendizaje).Todas las técnicas citadas anteriormente se ilustran con ejemplos y se resuelven con el software de Machine Learning adecuado, incluyendo Python, R, IBM SPSS Modeler y SAS Enterprise Miner.A continuación se abordan las técnicas de aprendizaje no supervisado como la Reducción de la Dimensión mediante Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial. Entre las técnicas de aprendizaje no supervisado para la clasificación y segmentación se desarrolla el Análisis Clúster tanto jerárquico como no jerárquico, algoritmos de detección de anomalías y Reglas de Asociación. Para todas las técnicas se presentan ejemplos significativos que se resuelven con el software más utilizado en estos casos, como R e IBM SPSS Modeler.Finalmente, se profundiza en los Modelos de Redes Neuronales, tanto para técnicas de aprendizaje supervisado como el ajuste de modelos predictivos (Perceptrón Multicapa y Red de Base Radial) como para técnicas de análisis no supervisado como el análisis clúster (Redes de Kohonen). Se desarrollan también las Redes Neuronales Bayesianas y se introducen las técnicas de Deep Learning y las Redes Neuronales Convolucionales. Se presentan ejemplos totalmente resueltos con software visual como es el caso de IBM SPSS Modeler. Se finaliza con las técnicas de valoración y comparación de modelos.
Author :Contreras, Leonardo Emiro Publisher :Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas ISBN 13 :9587875184 Total Pages :260 pages Book Rating :4.5/5 (878 download)
Book Synopsis Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas by : Contreras, Leonardo Emiro
Download or read book Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas written by Contreras, Leonardo Emiro and published by Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas. This book was released on 2023-11-04 with total page 260 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en su predicción. Adicionalmente, la detección de las variables que más influyen en el fenómeno permitirá implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Así pues, al ahondar un poco más sobre la aplicación de herramientas de Machine Learning en educación superior, este trabajo servirá a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.
Book Synopsis Sistemas de Aprendizaje Automático by : Emilio Soria Olivas
Download or read book Sistemas de Aprendizaje Automático written by Emilio Soria Olivas and published by Ra-Ma Editorial. This book was released on 2023-05-30 with total page 183 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones. En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia “la era de los datos” y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, finaliza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes Long Short Term Memory (LSTM). Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro. ¿Te lo vas a perder? El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es. Los contenidos adaptados al Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data.
Book Synopsis Sistemas de aprendizaje automático by : Varios autores
Download or read book Sistemas de aprendizaje automático written by Varios autores and published by Ediciones de la U. This book was released on 2023-07-27 with total page 262 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones. En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia "la era de los datos" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, analiza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes. Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro.
Book Synopsis Introducción al aprendizaje automático con Orange by : José Manuel Casas
Download or read book Introducción al aprendizaje automático con Orange written by José Manuel Casas and published by Marcombo. This book was released on 2024-04-22 with total page 223 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Aprender acerca de la inteligencia artificial (IA) y hacer realidad sus primeros modelos ahora es más fácil que nunca. Introducción al aprendizaje automático con Orange le guiará en este camino a través de una de las herramientas de software de código abierto más potentes de la actualidad, Orange Data Mining. En este libro encontrará una explicación detallada sobre Orange Data Mining, una plataforma que proporciona un entorno visual y de programación para la exploración, representación gráfica y análisis de datos. A través de un enfoque basado en componentes, este software le permitirá construir flujos de trabajo analíticos personalizados mediante la conexión de diferentes widgets para realizar tareas específicas. Apto para aficionados, curiosos y expertos por igual, este libro no solo cubre los fundamentos de la IA, sino que también le invita a sumergirse en la programación de modelos de IA por su cuenta, aprovechando una comunidad activa que constantemente enriquece Orange con nuevas capacidades y funcionalidades. Gracias a la lectura de este libro: •Aprenderá a usar el entorno de trabajo de Orange. •Comprenderá los principios del análisis de datos y su visualización. •Dominará los conceptos fundamentales del aprendizaje automático. •Será capaz de desarrollar sus propios modelos de inteligencia artificial. Únase a este viaje para explorar, aprender y crear con inteligencia artificial, mientras fomenta la colaboración y la innovación dentro de una comunidad de código abierto en constante crecimiento. Este libro es la puerta de entrada a un mundo donde la tecnología punta está al alcance de su mano. No lo deje escapar, transforme su comprensión de los datos y sus habilidades en IA.
Book Synopsis Machine Learning Con Matlab. Técnicas de Clasificación by : A Vidales
Download or read book Machine Learning Con Matlab. Técnicas de Clasificación written by A Vidales and published by . This book was released on 2019-10 with total page 160 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Los conjuntos de datos grandes y de alta dimensión son comunes en la era moderna de la instrumentación computarizada y el almacenamiento electrónico de datos. Los datos de alta dimensión presentan muchos desafíos para la visualización, el análisis y el modelado estadístico. La visualización de datos, por supuesto, es imposible más allá de unas pocas dimensiones. Como resultado, el reconocimiento de patrones, el pre procesamiento de datos y la selección de modelos deben basarse en gran medida en métodos numéricos. Las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) ayudan en estas tareasEl aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo sobre datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir salidas futuras, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada.El objetivo del aprendizaje supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en la evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos predictivos (este libro desarrolla técnicas de clasificación).El aprendizaje sin supervisión encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos. Se utiliza para extraer inferencias a partir de conjuntos de datos que consisten en datos de entrada sin respuestas etiquetadas. El agrupamiento por clúster es la técnica de aprendizaje no supervisado más común. Se utiliza para el análisis exploratorio de datos para encontrar patrones o agrupaciones ocultos en los datos. Las aplicaciones para la agrupación incluyen el análisis de secuencias genéticas, la investigación de mercado y el reconocimiento de objetos.
Book Synopsis Machine Learning. Técnicas de Aprendizaje Supervisado Con Eviews by : F Marqués
Download or read book Machine Learning. Técnicas de Aprendizaje Supervisado Con Eviews written by F Marqués and published by . This book was released on 2020-04-17 with total page 400 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En este libro se desarrollarán técnicas de aprendizaje supervisado relativas a regresión lineal y no lineal. Más concretramente, se profundizará en los modelos lineales de regresión múltiple uniecuacionales y multiecuacionales con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. También se contemplan los modelos dinámicos y los modelos de series temporales univariantes y multivariantes. Se dedica una parcela importante del contenido a los modelos de variable dependiente limitada, recuento y selección muestral, con especial mención a los modelos Logit, Probit y Tobit. Por último se tratan también los modelos predictivos no lineales.
Book Synopsis Machine Learning. Aprendizaje Supervisado Con IBM SPSS Modeler by : F Marqués
Download or read book Machine Learning. Aprendizaje Supervisado Con IBM SPSS Modeler written by F Marqués and published by Independently Published. This book was released on 2022-09-28 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El objetivo del aprendizaje automático supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos predictivos. En este libro se desarrollan técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado y se ilustran con ejemplos total resueltos a partir del software adecuado para ello. Se utilizará la plataforma IBM SPSS Modeler ideal para trabajar con herramientas visuales en todas las facetas del Machine Learning.
Book Synopsis Machine Learning. Técnicas de Análisis Supervisado by : F Marqués
Download or read book Machine Learning. Técnicas de Análisis Supervisado written by F Marqués and published by . This book was released on 2020-04-09 with total page 176 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En este libro se desarrollarán técnicas de aprendizaje supervisado relativas a regresión multiecuacional. Más concretamente, se profundizará en los modelos lineales de ecuaciones simultáneas (Linear regression), en los los modelos no lineales uniecuacionales y multiecuacionales, en los modelos multivariantes de series temporales (VAR, VARX, VARMA, VARMAX, BVAR, etc.) y en los modelos de regresión particionada y segmentada. Se presentan ejemplos y ejercicios que se resuelven con paquetes de software actual, como SAS, STATA, EVIEWS y SPSS.
Book Synopsis Descifrando el código by : Isabella Fernandez
Download or read book Descifrando el código written by Isabella Fernandez and published by . This book was released on 2024-05-21 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En el paisaje siempre cambiante de la tecnología, el Aprendizaje Automático (ML) se encuentra en la vanguardia, impulsando la innovación y remodelando la forma en que interactuamos con el mundo digital. "Descifrando el Código: Introducción al Aprendizaje Automático para Principiantes - Construyendo una Base para la Inteligencia Artificial" es tu clave para desentrañar los misterios de este campo transformador, diseñado para desmitificar conceptos complejos y allanar el camino para que los principiantes comprendan los fundamentos de laInteligencia Artificial (IA). Al emprender este viaje, el primer capítulo sienta las bases al abordar la pregunta fundamental: ¿Qué es el Aprendizaje Automático? Exploramos sus raíces históricas, revelando su papel fundamental en nuestro presente y su importancia en la configuración del futuro. La narrativa transita sin problemas hacia el amplio ámbito de la IA, elucidando la intrincada conexión entre los dos dominios y cómo impregnan nuestras vidas diarias. Actúa como una brújula, guiando a los lectores a través del diverso paisaje de los tipos de aprendizaje automático, desde la orientación estructurada del aprendizaje supervisado hasta los territorios inexplorados del aprendizaje no supervisado y el proceso dinámico de toma de decisiones del aprendizaje por refuerzo. Ejemplos del mundo real iluminan cada tipo, proporcionando contextos tangibles para comprender sus aplicaciones. Crucialmente, reconocemos que para navegar por el terreno del Aprendizaje Automático, es esencial contar con una competencia básica en los conceptos matemáticos subyacentes. Así, el Capítulo 4 se adentra en las matemáticas necesarias, desentrañando el Álgebra Lineal, el Cálculo y la Probabilidad Estadística, haciéndolos accesibles incluso para aquellos sin antecedentes matemáticos previos.
Book Synopsis Advanced Machine Learning with R by : Tim Hoolihan
Download or read book Advanced Machine Learning with R written by Tim Hoolihan and published by . This book was released on 2017 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: "In this course, you'll get to know the advanced techniques for Machine Learning with R, such as hyper-parameter turning, deep learning, and putting your models into production through solid, real-world examples. In the first example, you'll learn all about neural networks through an example of DNA classification data. You'll explore networks, implement them, and classify them. After that, you'll see how to tune hyper-parameters using a data set of sonar data and you'll get to know their properties. Next, you'll understand unsupervised learning with an example of clustering politicians, where you'll explore new patterns, understand unsupervised learning, and visualize and cluster the data. Moving on, we discuss some of the details of putting a model into a production system so you can use it as a part of a larger application. Finally, we'll offer some suggestions for those who wish to practice the concepts further."--Resource description page.
Book Synopsis Learning Technology for Education Challenges by : Lorna Uden
Download or read book Learning Technology for Education Challenges written by Lorna Uden and published by . This book was released on 2019 with total page 488 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book constitutes the refereed proceedings of the 8th International Workshop on Learning Technology for Education Challenges, LTEC 2019, held in Zamora, Spain, in July 2019. The 41 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 83 submissions. The papers are organized in the following topical sections: learning technolgies; learning tools and environment; e-learning and MOOCs; learning practices; social media learning tools; machine learning and evaluation support programs. LTEC 2019 examines how these technologies and pedagogical advances can be used to change the way teachers teach and students learn, while giving special emphasis to the pedagogically effective ways we can harness these new technologies in education.
Book Synopsis Authorship Attribution by : Patrick Juola
Download or read book Authorship Attribution written by Patrick Juola and published by Now Publishers Inc. This book was released on 2008 with total page 116 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Authorship Attribution surveys the history and present state of the discipline, presenting some comparative results where available. It also provides a theoretical and empirically-tested basis for further work. Many modern techniques are described and evaluated, along with some insights for application for novices and experts alike.
Book Synopsis Intelligent Computing Systems by : Carlos Brito-Loeza
Download or read book Intelligent Computing Systems written by Carlos Brito-Loeza and published by Springer Nature. This book was released on 2020-03-11 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book constitutes the proceedings of the Third International Symposium on Intelligent Computing Systems, ISICS 2020, held in Sharjah, United Arab Emirates, in March 2020. The 13 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 46 submissions. They deal with the field of intelligent computing systems focusing on artificial intelligence, computer vision and image processing.
Book Synopsis Time Series Prediction by : Andreas S. Weigend
Download or read book Time Series Prediction written by Andreas S. Weigend and published by Routledge. This book was released on 2018-05-04 with total page 665 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The book is a summary of a time series forecasting competition that was held a number of years ago. It aims to provide a snapshot of the range of new techniques that are used to study time series, both as a reference for experts and as a guide for novices.
Book Synopsis Technologies and Innovation by : Rafael Valencia-García
Download or read book Technologies and Innovation written by Rafael Valencia-García and published by Springer. This book was released on 2017-10-12 with total page 341 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book constitutes the proceedings of the Third International Conference on Technologies and Innovation, CITI 2017, held in Guayaquil, Ecuador, in October 2017. The 24 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 68 submissions. They were organized in topical sections named: cloud and mobile computing; knowledge based and expert systems; applications in healthcare and wellness; e-learning; and ICT in agronomy.
