Aplicación práctica de modelos de aprendizaje automático

Implementación práctica de modelos de aprendizaje automático es una guía práctica diseñada para salvar la distancia entre la teoría del aprendizaje automático y las aplicaciones en el mundo real. Ofrece explicaciones claras de modelos de aprendizaje automático fundamentales y avanzados como la regresión lineal y logística los árboles de decisión las máquinas de vectores soporte la agrupación k-means el PCA la agrupación jerárquica los bosques aleatorios las máquinas de aumento de gradiente y las redes neuronales.