MACHINE LEARNING. TÉCNICAS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO A TRAVÉS DE R
CESAR PEREZ
Ebook
205
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En este libro se desarrollarán técnicas de Machine Learning correspondientes a aprendizaje supervisado y relativas a regresión. Más concretramente, 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 profundiza también en los modelos lineales generalizados que son un tipología fundamental de modelos de aprendizaje supervisado. Se dedica una parcela importante del contenido a los modelos de variable dependiente limitada y recuento, con especial mención a los Modelos Logísticos Logit y Probit. También se abordan los modelos predictivos del análisis de la varianza y la covarianza. Todos los temas se ilustran con variedad de ejercicios totalmente resueltos paso a paso con el software R.
En este libro se desarrollarán técnicas de Machine Learning correspondientes a aprendizaje supervisado y relativas a regresión. Más concretramente, se profundizará en los modelos lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace especial hi...
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