Información General

• Autores: Gonzalo Pajares Martínez (coord.), Jesús Manuel de la Cruz García (coord.)
• Editores: RA-MA
• Año de publicación: 2010
• País: España
• Idioma: español
• ISBN: 978-84-9964-011-2
• Texto completo no disponible (Saber más ...)

Resumen

• Los investigadores, estudiantes o profesionales de la industria involucrados en temas de Aprendizaje Automático encontrarán en este libro una referencia de base sobre las tecnologías teórico-prácticas más avanzadas en dicho campo, proporcionadas por los diecinueve autores que han unido sus esfuerzos y elaborado sus contenidos.

  El libro proporciona los recursos teóricos necesarios para abordar problemas de distinta naturaleza relativos al Aprendizaje Automático y establece las pautas concretas para su aplicación a diversos problemas reales, que proporcionan una visión práctica de los temas tratados y a la vez establecen los mecanismos para su ampliación a otras aplicaciones.

  Esta simbiosis teórico-práctica se concreta en la exposición de los conceptos teóricos, el diseño de métodos y procedimientos para su aplicación, la formulación de problemas y las estrategias para su solución. Todo ello, complementado con numerosos ejemplos ilustrativos, figuras y referencias bibliográficas.

  Además, con cada capítulo se incluye un Apéndice que describe una aplicación práctica relevante y el programa en código Matlab que la implementa. De esta forma el lector, mediante la adquisición del libro, posee un conjunto de programas en código abierto, perfectamente descritos y estructurados, que le permiten consolidar los contenidos del libro, a la vez que ejercitarse, mediante la modificación de los programas.

Otros catálogos

• Red de Bibliotecas Universitarias (REBIUN)

Listado de artículos

• • Aprendizaje: conceptos generales

    Jesús Manuel de la Cruz García, Gonzalo Pajares Martinsanz

    págs. 25-57

    

  • Aprendizaje estadístico

    Gonzalo Pajares Martínez, Pedro Javier Herrera Caro, Jesús Manuel de la Cruz García

    págs. 59-78

    

  • Combinación de clasificaciones

    María Guijarro Mata-García, Pedro Javier Herrera Caro, Gonzalo Pajares Martínez

    págs. 79-97

    

  • Redes neuronales artificales

    José Antonio López Orozco

    págs. 99-137

    

  • Máquinas de vectores soportes

    Jesús Antonio Vega Sánchez, Sebastián Dormido Canto

    págs. 139-168

    

  • Redes bayesianas

    Eva Besada Portas, Diane Oyen

    págs. 169-197

    

  • Simulaciones de Monte Carlo: I

    Eva Besada Portas, S. M. Plis

    págs. 199-227

    

  • Simulaciones de Monte Carlo: II

    Eva Besada Portas, S. M. Plis

    págs. 229-262

    

  • El aprendizaje con algoritmos genéticos

    Bonifacio de Andrés y Toro

    págs. 263-292

    

  • Aprendizaje mediante árboles de decisión

    María del Carmen García-Alegre Sánchez, Javier Rivas Rodríguez, David Martín Gómez, Matilde Santos Peñas

    págs. 293-308

    

  • Razonamiento basado en casos

    Xavier P. Burgos Artizzu, Jesus Maria Conesa Muñoz, Ángela Ribeiro Seijas

    págs. 309-328

    

  • Aprendizaje por refuerzo

    José Antonio Martín Hernández, Matilde Santos Peñas

    págs. 329-346