Descripción
Extraiga patrones y conocimientos de sus datos de forma sencilla utilizando MATLAB
Características clave
- Dé sus primeros pasos en el aprendizaje automático con la ayuda de esta guía fácil de seguir
- Aprenda regresión, agrupamiento, clasificación, análisis predictivo, redes neuronales artificiales y más con MATLAB
- Comprenda cómo funcionan sus datos e identifique capas ocultas en los datos con el poder del aprendizaje automático.
Descripción del libro
MATLAB es el lenguaje elegido por muchos investigadores y expertos en matemáticas para el aprendizaje automático. Este libro le ayudará a construir una base en el aprendizaje automático utilizando MATLAB para principiantes.
Comenzará preparando su sistema con el entorno MATLAB para el aprendizaje automático y verá cómo interactuar fácilmente con el espacio de trabajo de Matlab. Luego pasaremos a la limpieza, minería y análisis de varios tipos de datos en el aprendizaje automático y verá cómo mostrar los valores de los datos en un gráfico. A continuación, conocerá los diferentes tipos de técnicas de regresión y cómo aplicarlas a sus datos utilizando las funciones de MATLAB.
Comprenderá los conceptos básicos de las redes neuronales y realizará el ajuste de datos, el reconocimiento de patrones y el análisis de agrupamiento. Finalmente, explorará las técnicas de selección y extracción de características para la reducción de dimensionalidad para mejorar el rendimiento.
Al final del libro, aprenderá a unirlo todo en casos del mundo real que cubren los principales algoritmos de aprendizaje automático y se sentirá cómodo realizando aprendizaje automático con MATLAB.
Lo que aprenderá
- Aprenda los conceptos introductorios del aprendizaje automático.
- Descubra diferentes formas de transformar datos usando SAS XPORT, herramientas de importación y exportación,
- Explore los diferentes tipos de técnicas de regresión, como la regresión lineal simple y múltiple, la estimación por mínimos cuadrados ordinarios, las correlaciones y cómo aplicarlas a sus datos.
- Descubra los conceptos básicos de los métodos de clasificación y cómo implementar el algoritmo Naive Bayes y los árboles de decisión en el entorno de Matlab.
- Descubra cómo utilizar métodos de agrupamiento como el agrupamiento jerárquico para agrupar datos utilizando las medidas de similitud.
- Sepa cómo realizar el ajuste de datos, el reconocimiento de patrones y el análisis de agrupamiento con la ayuda de MATLAB Neural Network Toolbox.
- Aprenda la selección y extracción de características para la reducción de dimensionalidad, lo que lleva a un mejor rendimiento.
Para quién es este libro:
Este libro es para analistas de datos, científicos de datos, estudiantes o cualquier persona que desee iniciarse en el aprendizaje automático y desee crear aplicaciones eficientes de procesamiento y predicción de datos. Una formación matemática y estadística realmente ayudará a seguir bien este libro.
Autor: Giuseppe Ciaburro
Editor: Packt Publishing
Publicado: 28/08/2017
Páginas: 382
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1,44 libras
Tamaño: 9,25h x 7,50w x 0,79d
ISBN13: 9781788398435
ISBN10: 1788398432
Categorías BISAC:
- Informática | Teoría de la máquina
- Informática | Ciencia de datos | General
- Informática | Inteligencia artificial | General
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