Tecnicas de MINERIA DE DATOS. MODELOS PREDICTIVOS (Spanish Edition)

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9781494226916: Tecnicas de MINERIA DE DATOS. MODELOS PREDICTIVOS (Spanish Edition)

Las técnicas de minería de datos propiamente dichas, engloban técnicas predictivas enfocadas a la modelización y clasificación ad hoc, y técnicas descriptivas enfocadas generalmente a la clasificación post hoc y otro tipo de técnicas variadas. Las técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de minería de datos antes de aceptarlo como válido. Podemos incluir entre estas técnicas todos los tipos de regresión, modelos lineales generales GLM, modelos logísticos, análisis discriminante, árboles de decisión y redes neuronales. Pero, tanto los árboles de decisión, como las redes neuronales, el análisis discriminante y los modelos logísticos son a su vez técnicas de clasificación que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato. Los árboles de decisión permiten clasificar los datos en grupos basados en los valores de las variables. El mecanismo de base consiste en elegir un atributo como raíz y desarrollar el árbol según las variables más significativas. Todas estas técnicas predictivas de modelización se tratan en este libro a través de ejemplos prácticos

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1.

María Pérez Marques
Editorial: Createspace, United States (2013)
ISBN 10: 149422691X ISBN 13: 9781494226916
Nuevos Paperback Cantidad: 10
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The Book Depository
(London, Reino Unido)
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Descripción Createspace, United States, 2013. Paperback. Estado de conservación: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Las tecnicas de mineria de datos propiamente dichas, engloban tecnicas predictivas enfocadas a la modelizacion y clasificacion ad hoc, y tecnicas descriptivas enfocadas generalmente a la clasificacion post hoc y otro tipo de tecnicas variadas. Las tecnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teorico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse despues del proceso de mineria de datos antes de aceptarlo como valido. Podemos incluir entre estas tecnicas todos los tipos de regresion, modelos lineales generales GLM, modelos logisticos, analisis discriminante, arboles de decision y redes neuronales. Pero, tanto los arboles de decision, como las redes neuronales, el analisis discriminante y los modelos logisticos son a su vez tecnicas de clasificacion que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato. Los arboles de decision permiten clasificar los datos en grupos basados en los valores de las variables. El mecanismo de base consiste en elegir un atributo como raiz y desarrollar el arbol segun las variables mas significativas. Todas estas tecnicas predictivas de modelizacion se tratan en este libro a traves de ejemplos practicos. Nº de ref. de la librería APC9781494226916

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Marques, Maria Perez
ISBN 10: 149422691X ISBN 13: 9781494226916
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Descripción 2013. PAP. Estado de conservación: New. New Book.Shipped from US within 10 to 14 business days.THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Nº de ref. de la librería IP-9781494226916

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María Pérez Marques
Editorial: Createspace, United States (2013)
ISBN 10: 149422691X ISBN 13: 9781494226916
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Descripción Createspace, United States, 2013. Paperback. Estado de conservación: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Las tecnicas de mineria de datos propiamente dichas, engloban tecnicas predictivas enfocadas a la modelizacion y clasificacion ad hoc, y tecnicas descriptivas enfocadas generalmente a la clasificacion post hoc y otro tipo de tecnicas variadas. Las tecnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teorico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse despues del proceso de mineria de datos antes de aceptarlo como valido. Podemos incluir entre estas tecnicas todos los tipos de regresion, modelos lineales generales GLM, modelos logisticos, analisis discriminante, arboles de decision y redes neuronales. Pero, tanto los arboles de decision, como las redes neuronales, el analisis discriminante y los modelos logisticos son a su vez tecnicas de clasificacion que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato. Los arboles de decision permiten clasificar los datos en grupos basados en los valores de las variables. El mecanismo de base consiste en elegir un atributo como raiz y desarrollar el arbol segun las variables mas significativas. Todas estas tecnicas predictivas de modelizacion se tratan en este libro a traves de ejemplos practicos. Nº de ref. de la librería APC9781494226916

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Maria Perez Marques
ISBN 10: 149422691X ISBN 13: 9781494226916
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Maria Perez Marques
Editorial: Createspace
ISBN 10: 149422691X ISBN 13: 9781494226916
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Descripción Createspace. Paperback. Estado de conservación: New. This item is printed on demand. Paperback. 240 pages. Dimensions: 9.9in. x 8.0in. x 0.7in.Las tcnicas de minera de datos propiamente dichas, engloban tcnicas predictivas enfocadas a la modelizacin y clasificacin ad hoc, y tcnicas descriptivas enfocadas generalmente a la clasificacin post hoc y otro tipo de tcnicas variadas. Las tcnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento terico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse despus del proceso de minera de datos antes de aceptarlo como vlido. Podemos incluir entre estas tcnicas todos los tipos de regresin, modelos lineales generales GLM, modelos logsticos, anlisis discriminante, rboles de decisin y redes neuronales. Pero, tanto los rboles de decisin, como las redes neuronales, el anlisis discriminante y los modelos logsticos son a su vez tcnicas de clasificacin que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato. Los rboles de decisin permiten clasificar los datos en grupos basados en los valores de las variables. El mecanismo de base consiste en elegir un atributo como raz y desarrollar el rbol segn las variables ms significativas. Todas estas tcnicas predictivas de modelizacin se tratan en este libro a travs de ejemplos prcticos This item ships from La Vergne,TN. Paperback. Nº de ref. de la librería 9781494226916

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Marques, Maria Perez
ISBN 10: 149422691X ISBN 13: 9781494226916
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Descripción 2013. PAP. Estado de conservación: New. New Book. Delivered from our US warehouse in 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND.Established seller since 2000. Nº de ref. de la librería IP-9781494226916

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7.

Marques, Maria Perez
Editorial: CreateSpace Independent Publishing Platform (2013)
ISBN 10: 149422691X ISBN 13: 9781494226916
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