Machine Learning y Deep Learning

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ACERCA DEL AUTOR CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 1.1 TIPOS DE MACHINE LEARNING 1.2 TRATANDO CON DATOS 1.3 MEDICIÓN DE LA CALIDAD 1.4 MEJORA DEL MODELO CAPÍTULO 2. DATASETS 2.1 DATASET DE DIABETES (REGRESIÓN) 2.2 DATASET BOSTON (REGRESIÓN) 2.3 DATASET DE LIRIOS (CLASIFICACIÓN) 2.4 DATASET DE CÁNCER DE PECHO (CLASIFICACIÓN) 2.5 DATASET DE VINOS (CLASIFICACIÓN) 2.6 DATASET GENERADO MAKE_BLOBS (CLASIFICACIÓ...
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ACERCA DEL AUTOR CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 1.1 TIPOS DE MACHINE LEARNING 1.2 TRATANDO CON DATOS 1.3 MEDICIÓN DE LA CALIDAD 1.4 MEJORA DEL MODELO CAPÍTULO 2. DATASETS 2.1 DATASET DE DIABETES (REGRESIÓN) 2.2 DATASET BOSTON (REGRESIÓN) 2.3 DATASET DE LIRIOS (CLASIFICACIÓN) 2.4 DATASET DE CÁNCER DE PECHO (CLASIFICACIÓN) 2.5 DATASET DE VINOS (CLASIFICACIÓN) 2.6 DATASET GENERADO MAKE_BLOBS (CLASIFICACIÓ...
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Details

  • ISBN: 9789587921465
  • Seitenzahl: 292
  • Kopierschutz: ADOBE_DRM
  • Erscheinungsdatum: 04.06.2021
  • Verlag: EDICIONES DE LA U
  • Formate: pdf

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