Descripción
Si eres un programador experimentado interesado en el procesamiento de datos, este libro te iniciará en el aprendizaje automático, un conjunto de algoritmos que permite a las computadoras autoentrenarse para automatizar tareas útiles. Los autores Drew Conway y John Myles White te ayudarán a comprender las herramientas de aprendizaje automático y estadísticas a través de una serie de estudios de casos prácticos, en lugar de una presentación tradicional con gran cantidad de matemáticas.
Cada capítulo se centra en un problema específico del aprendizaje automático, como la clasificación, la predicción, la optimización y la recomendación. Utilizando el lenguaje de programación R, aprenderás a analizar conjuntos de datos de ejemplo y a escribir algoritmos sencillos de aprendizaje automático. Machine Learning for Hackers es ideal para programadores de cualquier formación, incluyendo negocios, gobierno e investigación académica.
- Desarrollar un clasificador bayesiano ingenuo para determinar si un correo electrónico es spam, basándose únicamente en su texto
- Usar la regresión lineal para predecir el número de visitas a la página de los 1.000 sitios web principales
- Aprender técnicas de optimización intentando descifrar un cifrado de letras simple
- Comparar y contrastar estadísticamente a los senadores de EE. UU., basándose en sus registros de votación
- Construir un sistema de recomendación "a quién seguir" a partir de datos de Twitter
Autor: Drew Conway, John Myles White
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 03/06/2012
Páginas: 324
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.14lbs
Tamaño: 9.20h x 7.06w x 0.75d
ISBN13: 9781449303716
ISBN10: 1449303714
Categorías BISAC:
- Computadoras | Programación | Algoritmos
- Computadoras | Teoría de máquinas
- Computadoras | Inteligencia Artificial | Procesamiento de lenguaje natural
Sobre el autor
Drew Conway es candidato a doctor en Ciencias Políticas en la Universidad de Nueva York. Estudia relaciones internacionales, conflictos y terrorismo utilizando las herramientas de las matemáticas, la estadística y la informática en un intento de obtener una comprensión más profunda de estos fenómenos. Su curiosidad académica se nutre de sus años como analista en las comunidades de inteligencia y defensa de EE. UU.
John Myles White es candidato a doctor en Psicología en Princeton. Estudia el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y el comportamiento económico utilizando métodos conductuales y resonancia magnética funcional (fMRI). Está particularmente interesado en las anomalías de la evaluación de valor.