Algoritmos supervisados y de ensamble con python: Implementación y estrategia de optimización

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· Ediciones de la U
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About this ebook

El objetivo principal de este libro es proporcionar una visión general sobre cómo el Machine learning y sus técnicas pueden aplicarse para predecir variables numéricas o categóricas en diversos campos del conocimiento. Además, aborda temas clave para aquellos que desean realizar trabajos o investigaciones que impliquen el análisis de datos, sin tener conocimientos sobre la implementación de algoritmos de clasificación o regresión.
Este texto ofrece una explicación detallada de las técnicas y algoritmos de Machine learning, acompañados de ejemplos de código en Jupyter (Python), que permiten a los lectores sumergirse en este fascinante campo. Guiará al lector a través de pasos sucesivos y precisos para construir modelos de predicción de variables, ya sean numéricas o categóricas.

Es importante señalar que, si bien algunos contenidos pueden parecer similares a los disponibles en blogs o en internet, este libro ofrece una guía completa y estructurada para comprender y aplicar eficazmente las técnicas de Machine learning.

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About the author

LEONARDO EMIRO CONTRERAS BRAVO

Ingeniero Mecánico, Magíster ingeniería, PhD. en ingeniería. Docente de planta Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Director del Grupo de Investigación en Diseño, Modelamiento y Simulación - DIMSI. Áreas del conocimiento: diseño, manufactura, análisis de datos, aprendizaje automático. [email protected]

HÉCTOR JAVIER FUENTES LÓPEZ

Economista, Magister en Economía, Estudiante de doctorado en Estudios sociales (DES. Docente de planta Universidad Distrital. Grupo de Investigación en Diseño, Modelamiento y Simulación DIMSI. Áreas del conocimiento: Economía, econometría, Geografía económica, estudios sociales y de desarrollo. [email protected]

JOSÉ IGNACIO RODRÍGUEZ MOLANO

Ingeniero Industrial, Magister en Ciencias de la Información y las Comunicaciones, Máster en Dirección e Ingeniería de Sitios WEB, PhD. en ingeniería informática. Docente de planta Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Grupo de Investigación en Diseño, Modelamiento y Simulación - DIMSI. Áreas del conocimiento: Hardware y Arquitectura de Computadores, Ingeniería Industrial, Sistemas y Comunicaciones, análisis de datos. [email protected]

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