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APRENDIZAJE AUTOMATICO

 (En papel)

GONZALO PAJARES

, 2010
  • Nº de páginas: 376 págs.
  • Encuadernación: Sin definir
  • Editorial: RA-MA
  • Lengua: CASTELLANO
  • ISBN: 9788499640112
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.

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AUTORES PRÓLOGO CAPÍTULO 1. APRENDIZAJE: CONCEPTOS GENERALES 1.1 INTRODUCCIÓN 1.2 CLASIFICACIÓN 1.3 REGRESIÓN 1.4 PROBABILIDAD 1.4.1 Probabilidad de Bayes 1.4.2 Probabilidad de variables continuas 1.4.3 Medias y Varianzas 1.5 ESQUEMA GENERAL DEL APRENDIZAJE 1.5.1 Reconocimiento de patrones 1.5.2 Regresión 1.5.3 Estima de una densidad de probabilidad 1.6 ÁREAS RELACIONADAS CON EL APRENDIZAJE 1.7 ORGANIZACIÓN DEL LIBRO CAPÍTULO 2. APRENDIZAJE ESTADÍSTICO 2.1 INTRODUCCIÓN 2.2 AGRUPAMIENTO BORROSO 2.3 CLASIFICADOR PARAMÉTRICO: BAYES 2.3.1 Caso normal multivariable: media desconocida 2.3.2 Caso normal multivariable: media y matriz de covarianza desconocidas 2.3.3 Teoría de la decisión de Bayes: el clasificador Bayesiano 2.3.4 Medidas estadísticas 2.4 CLASIFICADOR NO PARAMÉTRICO: VENTANA DE PARZEN 2.5 APLICACIÓN PRÁCTICA 2.5.1 Clasificación de texturas en imágenes naturales 2.5.2 Método pseudoaleatorio de Balasko 2.5.3 Método de cuantización vectorial no supervisado 2.6 NOTAS FINALES..CONTINÚA

Datos del libro

  • 17.0x24.0cm.
  • Nº de páginas: 376 págs.
  • Editorial: RA-MA
  • Lengua: CASTELLANO
  • Encuadernación: Sin definir
  • ISBN: 9788499640112
  • Año edición: 2010
  • Plaza de edición: MADRID
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Resumen

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.

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