Machine Learning Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler

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Machine Learning Supervised Learning With Ibm Spss Modeler

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Author : F Marqués
language : en
Publisher: Independently Published
Release Date : 2022-09-28

Machine Learning Supervised Learning With Ibm Spss Modeler written by F Marqués and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-09-28 with categories.

The goal of supervised machine learning is to build a model that makes evidence-based predictions in the presence of uncertainty. A supervised learning algorithm takes a known set of input data and known responses to the data (output) and trains a model to generate reasonable predictions for the response to new data. Supervised learning uses classification and regression techniques to develop predictive models. In this book, supervised learning Machine Learning techniques are developed and illustrated with full examples solved using the appropriate software. The IBM SPSS Modeler platform will be used, which is ideal for working with visual tools in all facets of Machine Learning.

Machine Learning Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler

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Author : F Marqués
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2022-09-28

Machine Learning Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler written by F Marqués and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-09-28 with categories.

El objetivo del aprendizaje automático supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos predictivos. En este libro se desarrollan técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado y se ilustran con ejemplos total resueltos a partir del software adecuado para ello. Se utilizará la plataforma IBM SPSS Modeler ideal para trabajar con herramientas visuales en todas las facetas del Machine Learning.

Herramientas Visuales Para La Intelegencia Artificial Predictiva Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher: Scientific Books
Release Date :

Herramientas Visuales Para La Intelegencia Artificial Predictiva Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler written by César Pérez López and has been published by Scientific Books this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.

En este libro se desarrollan técnicas de aprendizaje supervisado utilizados habitualmente en las aplicaciones de Inteligencia Artificial Predictiva y se ilustran con ejemplos totalmente resueltos a partir del software visual adecuado para ello. Se utilizará el software IBM SPSS Modeler, ideal para trabajar en este campo. Se profundiza en algoritmos predictivos como la Regresión Lineal Múltiple, Regresión por Pasos, Regresión Automática, Support Vector Machine Regression, Vecino más Cercano (kNN), Modelo Lineal Generalizado, Regresión Robusta, Modelos Logit y Probit, Modelos de Recuento, Análisis Discriminante, Árboles de Decisión y Modelos de Redes Neuronales.

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico Machine Learning

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2022

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico Machine Learning written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022 with categories.

El libro está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector.Comienza clasificando los sistemas, herramientas, técnicas y algoritmos o modelos aplicados al Aprendizaje Automático. A continuación, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado, sus fases y plataformas, así como los algoritmos y modelos más importantes. Se desarrollan las técnicas de regresión con sus fases de identificación, estimación, validación (diagnosis) y predicción.Se presentan los métodos especiales de regresión como PLS, LARS, LASSO, ELASTIC NET, RANSAC, THEIL, HUBERT, KERNEL RIDGE REGRESSION (KRR), SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) y STOCHASTIC GRADIENT DESCENDT (SGD) entre otros.Asimismo, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado enfocadas a la clasificación o segmentación como los Modelos Logit y Probit, los Modelos Lineales Generalizados, los Árboles de Decisión, los Modelos de Análisis Discriminante, los Modelos SVM (Support Vector Machine), lo modelos kNN (Vecino más Cercano) y los Modelos SLRM (Respuesta de Autoaprendizaje).Todas las técnicas citadas anteriormente se ilustran con ejemplos y se resuelven con el software de Machine Learning adecuado, incluyendo Python, R, IBM SPSS Modeler y SAS Enterprise Miner.A continuación se abordan las técnicas de aprendizaje no supervisado como la Reducción de la Dimensión mediante Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial. Entre las técnicas de aprendizaje no supervisado para la clasificación y segmentación se desarrolla el Análisis Clúster tanto jerárquico como no jerárquico, algoritmos de detección de anomalías y Reglas de Asociación. Para todas las técnicas se presentan ejemplos significativos que se resuelven con el software más utilizado en estos casos, como R e IBM SPSS Modeler.Finalmente, se profundiza en los Modelos de Redes Neuronales, tanto para técnicas de aprendizaje supervisado como el ajuste de modelos predictivos (Perceptrón Multicapa y Red de Base Radial) como para técnicas de análisis no supervisado como el análisis clúster (Redes de Kohonen). Se desarrollan también las Redes Neuronales Bayesianas y se introducen las técnicas de Deep Learning y las Redes Neuronales Convolucionales. Se presentan ejemplos totalmente resueltos con software visual como es el caso de IBM SPSS Modeler. Se finaliza con las técnicas de valoración y comparación de modelos.

Machine Learning

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Author : César Pérez López
language : en
Publisher:
Release Date : 2025

Machine Learning written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025 with categories.

Machine Learning utiliza dos tipos de técnicas: aprendizaje supervisado, que entrena modelos sobre datos de entrada y salida conocidos para poder predecir resultados futuros, y aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El objetivo del aprendizaje automático supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Entre las técnicas de aprendizaje supervisado destacan los modelos no lineales, que no asumen una relación lineal entre las variables de entrada y la variable de salida. En este libro se desarrollan técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado relativas a modelos no lineales. El contenido comienza profundizando en los modelos no lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace hincapié en los modelos de ecuaciones simultáneas no lineales. También se tratan los modelos de regresión particionada y segmentada. A continuación, se aborda la familia de los modelos lineales generalizados y todas las tipologías de modelos no lineales derivados: Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Poisson, Modelos Binomial Negativa, Modelos Exponenciales y Modelos Normales. Se continúa tratando los modelos de variable dependiente limitada, elección discreta, recuento, censurados, truncados y selección muestral. Una parte importante del contenido profundiza en los modelos no lineales con datos de panel. Se abordan los modelos Logit, Probit y de Poisson con datos de panel, así como las metodologías más habituales para el tratamiento de los modelos con datos de panel dinámicos como la metodología de Arellano y Bond. También se tratan las raíces unitarias en modelos de datos de panel, así como la cointegración en paneles. Finalmente, se dedica una parte del contenido a los modelos predictivos de redes neuronales, incluido el ajuste de modelos de regresión con redes y la predicción de series temporales a través de redes neuronales. Todos los capítulos se ilustran con ejemplos y ejercicios representativos resueltos con el software más actual como R, EVIEWS, SAS e IBM SPSS.

Aprendizaje Autom Tico Supervisado

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Author : E Zúñiga
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-10-28

Aprendizaje Autom Tico Supervisado written by E Zúñiga and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-10-28 with Mathematics categories.

El objetivo del aprendizaje supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en la evidencia en presencia de la incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos de predicción. Las técnicas de clasificación predicen respuestas categóricas, por ejemplo, si un correo electrónico es genuino o no deseado, o si un tumor es canceroso o benigno. Los modelos de clasificación clasifican los datos de entrada en categorías. Las aplicaciones típicas incluyen imágenes médicas, reconocimiento de voz e imágenes y puntuación de créditos. Las técnicas de regresión predicen respuestas continuas, por ejemplo, cambios de temperatura o fluctuaciones en la demanda de energía. Las aplicaciones típicas incluyen la predicción de la carga eléctrica, riesgo, fraude, etc. A lo largo de este libro se desarrollan la mayoría de las técnicas de aprendizaje supervisado para la clasificación desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software IBM SPSS STATISTICS. Se profundiza en al Análisis Discriminante, Árboles de decisión, Modelos Lineales Generalizados, Modelos de Elección Discreta, Modelo Logit Binario, Modelo Logit Multinomial, Modelo Probit Binario, Modelo Probit Multinomial, Modelos de datos de panel, Modelos Mixtos, Modelos logaritmo lineales y Modelos de Redes Neuronales..

Machine Learning

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Author : F. MARQUÉS
language : es
Publisher:
Release Date : 2020-04-08

Machine Learning written by F. MARQUÉS and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-04-08 with categories.

En este libro se desarrollarán técnicas de aprendizaje supervisado relativas a regresión y a clasificación. Má concretramente, se profundizará en los modelos de regresión lineal generalizados GLM (Logit y Probit), los modelos dinámicos de regresión lineal, los modelos de regresión lineal particionada y segmentada (Linear regression), los modelos de regresión no lineales, los modelos de regresión lineal con estructura de panel y los modelos predictivos de clasificación y segmentación, profundizando especialmente en los modelos de Análisis Discriminante (Discriminant Analysis) y en los modelos de Árboles de Decisión (Decision Trees). Por último se profundiza en los modelos de redes neuronales (Neural Networks). Se presentan ejemplos y ejercicios que se resuelven con el software SPSS.

Machine Learning

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2024

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Sistemas De Aprendizaje Autom Tico

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Author : Varios autores
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2023-07-27

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico written by Varios autores and has been published by Ediciones de la U this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-07-27 with Computers categories.

El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones. En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia "la era de los datos" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, analiza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes. Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro.

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico

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Author : Emilio Soria Olivas
language : es
Publisher: Ra-Ma Editorial
Release Date : 2023-05-30

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico written by Emilio Soria Olivas and has been published by Ra-Ma Editorial this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-05-30 with Computers categories.

El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones. En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia “la era de los datos” y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, finaliza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes Long Short Term Memory (LSTM). Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro. ¿Te lo vas a perder? El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es. Los contenidos adaptados al Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data.