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    portada Aprendizaje Automatico. Un Enfoque Practico
    Formato
    Libro Físico
    Tema
    no ficcion - computacion
    Año
    2010
    Idioma
    Español
    N° páginas
    376
    Encuadernación
    Tapa Blanda
    ISBN13
    9788499640112

    Aprendizaje Automatico. Un Enfoque Practico

    Gonzalo Pajares Martinsanz (Autor) · Editorial Ra-Ma · Tapa Blanda

    Aprendizaje Automatico. Un Enfoque Practico - ,Pajares Martin-Sanz, Gonzalo ,De La Cruz Garcia, Jesus M.

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    Reseña del libro "Aprendizaje Automatico. Un Enfoque Practico"

    Los investigadores, estudiantes o profesionales de la industria involucrados en temas de Aprendizaje Automático encontrarán en este libro una referencia de base sobre las tecnologías teórico-prácticas más avanzadas en dicho campo, proporcionadas por los diecinueve autores que han unido sus esfuerzos y elaborado sus contenidos.El libro proporciona los recursos teóricos necesarios para abordar problemas de distinta naturaleza relativos al Aprendizaje Automático y establece las pautas concretas para su aplicación a diversos problemas reales, que proporcionan una visión práctica de los temas tratados y a la vez establecen los mecanismos para su ampliación a otras aplicaciones.Esta simbiosis teórico-práctica se concreta en la exposición de los conceptos teóricos, el diseño de métodos y procedimientos para su aplicación, la formulación de problemas y las estrategias para su solución.Todo ello, complementado con numerosos ejemplos ilustrativos, figuras y referencias bibliográficas.Además, con cada capítulo se incluye un Apéndice que describe una aplicación práctica relevante y el programa en código Matlab que la implementa.De esta forma el lector, mediante la adquisición del libro, posee un conjunto de programas en código abierto, perfectamente descritos y estructurados, que le permiten consolidar los contenidos del libro, a la vez que ejercitarse, mediante la modificación de los programas.AUTORESPRÓLOGOCAPÍTULO 1. APRENDIZAJE: CONCEPTOS GENERALES1.1 INTRODUCCIÓN1.2 CLASIFICACIÓN1.3 REGRESIÓN1.4 PROBABILIDAD1.4.1 Probabilidad de Bayes1.4.2 Probabilidad de variables continuas1.4.3 Medias y Varianzas1.5 ESQUEMA GENERAL DEL APRENDIZAJE1.5.1 Reconocimiento de patrones1.5.2 Regresión1.5.3 Estima de una densidad de probabilidad1.6 ÁREAS RELACIONADAS CON EL APRENDIZAJE1.7 ORGANIZACIÓN DEL LIBROCAPÍTULO 2. APRENDIZAJE ESTADÍSTICO2.1 INTRODUCCIÓN2.2 AGRUPAMIENTO BORROSO2.3 CLASIFICADOR PARAMÉTRICO: BAYES2.3.1 Caso normal multivariable: media desconocida2.3.2 Caso normal multivariable: media y matriz de covarianza desconocidas2.3.3 Teoría de la decisión de Bayes: el clasificador Bayesiano2.3.4 Medidas estadísticas2.4 CLASIFICADOR NO PARAMÉTRICO: VENTANA DE PARZEN2.5 APLICACIÓN PRÁCTICA2.5.1 Clasificación de texturas en imágenes naturales2.5.2 Método pseudoaleatorio de Balasko2.5.3 Método de cuantización vectorial no supervisado2.6 NOTAS FINALESCAPÍTULO 3. COMBINACIÓN DE CLASIFICADORES3.1 INTRODUCCIÓN3.2 ASPECTOS GENERALES EN LA COMBINACIÓN DE CLASIFICADORES3.2.1 Razones para la combinación3.2.2 Tipos de combinaciones3.3 COMBINACIONES NO ENTRENABLES3.3.1 Votación Mayoritaria3.3.2 Combinación de Bayes3.3.3 Combinación mediante funciones3.3.4 Combinación mediante operadores de agregación fuzzy3.3.5 Resumen de los métodos no entrenables3.4 COMBINACIONES ENTRENABLES: INTEGRAL FUZZY3.5 APLICACIÓN PRÁCTICA3.5.1 Procesos comunes3.5.2 Procesos diferenciados3.6 NOTAS FINALESCAPÍTULO 4. REDES NEURONALES ARTIFICIALES4.1 PRINCIPIOS BÁSICOS4.1.1 Redes neuronales artificiales y su analogía con las neuronas biológicas4.1.2 Elementos de una red neuronal4.1.3 Ventajas de las redes neuronales4.2 EL PROCESO DE APRENDIZAJE4.2.1 Algoritmos de aprendizaje4.2.2 Tipos de aprendizaje4.3 REDES HACIA ADELANTE (FEED-FORWARD)4.3.1 El perceptrón4.3.2 Adaline4.3.3 El perceptrón multicapa4.4 REDES COMPETITIVAS4.4.1 Mapas auto-organizados (SOM)4.5 APLICACIONES PRÁCTICAS4.6 NOTAS FINALESCAPÍTULO 5. MÁQUINAS DE VECTORES SOPORTE5.1 INTRODUCCIÓN5.2 SVM PARA CLASIFICACIÓN: CASO SEPARABLE5.3 SVM EN CASOS NO SEPARABLES5.3.1 Función de decisión lineal con errores5.3.2 Clasificadores no lineales5.4 RESOLUCIÓN DE UN PROBLEMA BICLASE CON FUNCIONES NÚCLEO5.5 PROBLEMAS MULTICLASE5.6 APLICACIÓN PRÁCTICA5.6.1 Etapa de procesamiento5.6.2 Etapa de entrenamiento5.6.3 Etapa de validación5.7 NOTAS FINALESCAPÍTULO 6. REDES BAYESIANAS6.1 INTRODUCCIÓN6.1.1 Notación6.2 REDES BAYESIANAS6.2.1 Modelo gráfico6.2.2 Relaciones probabilísticas6.3 ALGORITMOS DE INFERENCIA PROBABILÍSTICA6.3.1 Algoritmos de inferencia exacta6.3.2 Algoritmos de inferencia aproximada6.4 APRENDIZAJE DE REDES BAYESIANAS6.4.1 Aprendizaje paramétrico6.4.2 Aprendizaje estructural6.5 APLICACIÓN PRÁCTICA6.5.1 Descripción del problema6.5.2 Ejemplo básico6.5.3 Datos de activación cerebral de Pittsburgh6.6 NOTAS FINALESCAPÍTULO 7. SIMULACIONES DE MONTE CARLO – I7.1 INTRODUCCIÓN7.2 PRESENTACIÓN FORMAL DEL PROBLEMA7.3 INTEGRACIÓN DE MONTE CARLO7.4 MÉTODOS AUXILIARES DE MUESTREO7.4.1 Muestreo por rechazo (RS)7.4.2 Muestreo Enfatizado (IS)7.4.3 Remuestreo por pesos (WR)7.5 APLICACIÓN PRÁCTICA7.6 NOTAS FINALESCAPÍTULO 8. SIMULACIONES DE MONTE CARLO - II8.1 INTRODUCCIÓN8.2 MÉTODOS DE SIMULACIÓN POR CADENAS DE MARKOV (MCMC)8.2.1 Fundamento del método8.2.2 Cadena general de los métodos de Metropolis-Hastings y Gibbs8.2.3 Algoritmos de Metropolis-Hastings (MH)8.2.4 Método de Gibbs8.3 MÉTODOS SECUENCIALES DE MONTE CARLO8.3.1 Descripción del problema8.3.2 Filtros de Partículas (PF)8.4 COMPARATIVA8.4.1 Métodos de simulación generales8.4.2 Algoritmos8.5 APLICACIÓN PRÁCTICA8.6 NOTAS FINALESCAPÍTULO 9. EL APRENDIZAJE CON ALGORITMOS GENÉTICOS9.1 INTRODUCCIÓN9.2 TIPOS DE APRENDIZAJE9.3 LOS ALGORITMOS GENÉTICOS FRENTE A OTRAS TÉCNICAS9.4 APLICACIÓN DE LOS ALGORITMOS GENÉTICOS9.4.1 Un ejemplo práctico: la cerveza9.4.2 Algoritmos Genéticos Multiobjetivo9.5 GENERALIZACIÓN DEL EJEMPLO PROPUESTO9.5.1 Elementos básicos de un AG9.5.2 Técnicas de Selección9.5.3 Técnicas de Cruce9.5.4 La Mutación9.5.5 Comparación entre el cruce y la mutación9.5.6 Ajuste de Parámetros9.6 MANEJO DE RESTRICCIONES9.7 NOTAS FINALESCAPÍTULO 10. APRENDIZAJE MEDIANTE ÁRBOLES DE DECISIÓN10.1 INTRODUCCIÓN10.2 ÁRBOLES DE DECISIÓN10.2.1 Formalización10.3 ALGORITMO ID310.3.1 Determinación del atributo de ramificación10.3.2 Modo de generación10.4 ÁRBOL DE DECISIÓN FUZZY10.4.1 Proceso de construcción del árbol borroso10.5 APLICACIÓN PRÁCTICA10.6 NOTAS FINALESCAPÍTULO 11. RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS11.1 INTRODUCCIÓN11.2 ESTRUCTURA PRINCIPAL Y PROBLEMÁTICA11.2.1 Ciclo clásico de un CBR11.2.2 Estructura de los Casos y Base de Casos11.2.3 Recuperar11.2.4 Reutilizar11.2.5 Revisar11.2.6 Recordar11.3 APLICACIONES PRÁCTICAS11.3.1 Un sistema CBR como ayuda en el procesamiento de imágenes11.3.2 Un sistema CBR para la toma de decisiones11.4 NOTAS FINALESCAPÍTULO 12. APRENDIZAJE POR REFUERZO12.1 INTRODUCCIÓN12.2 APRENDIZAJE Y REFUERZO12.3 BÚSQUEDA EN EL ESPACIO DE POLÍTICAS12.4 ASIGNACIÓN DE CRÉDITO TEMPORAL12.5 FUNCIONES DE VALOR12.6 LA PROPIEDAD DE MARKOV12.7 ANÁLISIS DE COMPONENTES12.7.1 Selección de acciones y exploración12.7.2 Optimización12.8 CONCLUSIONES12.9 APLICACIÓN PRÁCTICA12.10 NOTAS FINALESDESCARGA DE APÉNDICES Y CÓDIGOBIBLIOGRAFÍAÍNDICE ALFABÉTICO

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