Ciencia de Datos a través de R. Aprendizaje no Supervisado. Reducción de la Dimensión: Componentes Principales, Análisis Factorial y Correspondencias (eBook)

Ciencia de Datos a través de R. Aprendizaje no Supervisado. Reducción de la Dimensión: Componentes Principales, Análisis Factorial y Correspondencias (eBook)

César Pérez López
César Pérez López
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Compatibilità: Tutti i dispositivi
Lingua: SPA
Editore: Scientific Books
Codice EAN: 9798231861200
Anno pubblicazione: 2025
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Descrizione

Los algoritmos de Ciencia de Datos utilizan métodos computacionales para extraer información directamente de los datos. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. La mayoría de las técnicas de análisis no supervisado relativas a la reducción de la dimensión se desarrollan a lo largo de este libro desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software R. Se profundiza en las siguientes técnicas: Análisis en componentes principales, Análisis factorial, Análisis de correspondencias simples y Análisis de correspondencias múltiples