Idioma/Language: Espa�ol. Machine Learning utiliza dos tipos de t�cnicas: 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 intr�nsecas en los datos de entrada. El objetivo del aprendizaje autom�tico supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Entre las t�cnicas de aprendizaje supervisado destacan los modelos no lineales, que no asumen una relaci�n lineal entre las variables de entrada y la variable de salida. En este libro se desarrollan t�cnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado relativas a modelos no lineales. El contenido comienza profundizando en los modelos no lineales de regresi�n m�ltiple con toda su problem�tica de identificaci�n, estimaci�n y diagnosis. Se hace hincapi� en los modelos de ecuaciones simult�neas no lineales. Tambi�n se tratan los modelos de regresi�n particionada y segmentada. A continuaci�n, se aborda la familia de los modelos lineales generalizados y todas las tipolog�as de modelos no lineales derivados: Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Poisson, Modelos Binomial Negativa, Modelos Exponenciales y Modelos Normales. Se contin�a tratando los modelos de variable dependiente limitada, elecci�n discreta, recuento, censurados, truncados y selecci�n 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, as� como las metodolog�as m�s habituales para el tratamiento de los modelos con datos de panel din�micos como la metodolog�a de Arellano y Bond. Tambi�n se tratan las ra�ces unitarias en modelos de datos de panel, as� como la cointegraci�n en paneles. Finalmente, se dedica una parte del contenido a los modelos predictivos de redes neuronales, incluido el ajuste de modelos de regresi�n con redes y la predicci�n de series temporales a trav�s de redes neuronales. Todos los cap�tulos se ilustran con ejemplos y ejercicios representativos resueltos con el software m�s actual como R, EVIEWS, SAS e IBM SPSS. *** Nota: Los env�os a Espa�a peninsular, Baleares y Canarias se realizan a trav�s de mensajer�a urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

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D�tails bibliographiques

Titre: Machine Learning. T�cnicas de Aprendizaje Supervisado. Modelos No Lineales
�diteur: GARCETA
Date de parution: 2025
Langue: espagnol
ISBN � 10 chiffres: 8419034673
ISBN � 13 chiffres: 9788419034670
Reliure: Couverture souple
�tat de l'article: New
Poids: 436�grammes

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