Durante la última década ha habido una explosión en la tecnología de la computación y la información. Con él ha llegado gran cantidad de datos en una variedad de campos como la medicina, la biología, finanzas y marketing. El desafío de comprender estos datos ha llevado al desarrollo de nuevas herramientas en el campo de la estadística, y dio lugar a nuevas áreas como la minería de datos, aprendizaje automático y la bioinformática. Muchas de estas herramientas tienen fundamentos comunes pero a menudo se expresan con una terminología diferente. Este libro describe las ideas importantes en estas áreas dentro de un marco conceptual común. Si bien el enfoque es estadística, se hace hincapié en los conceptos más que en las matemáticas. Muchos ejemplos se dan, con un uso liberal de gráficos en color. Debe ser un recurso valioso para los estadísticos y cualquier persona interesada en la minería de datos en la ciencia o la industria. La cobertura del libro es amplia, desde el aprendizaje supervisado (predicción) al aprendizaje no supervisado. Los temas incluyen muchas redes neuronales, máquinas de vectores soporte, árboles de clasificación y potenciando el primer tratamiento completo de este tema en los libros.(Tomada de R-bloggers.com).
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