Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| Longitud fija campo de control |
02867nam a2200349 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Número de control |
36739 |
| 003 - IDENTIFICADOR DELl NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Identificador del número de control |
CO-SiCUC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| Fecha y hora de la última transacción |
20241126103848.0 |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
|---|
| Códigos de información de longitud fija |
241106s2021 sp da gr 001 0 spa d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS |
|---|
| Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) |
9788426732828 |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA |
|---|
| Número de control del sistema |
(CO-SiCUC) 36739 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador de origen |
CO-SiCUC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro transcriptor |
CO-SiCUC |
| Normas de descripción |
rda |
| 041 0# - CÓDIGO DE LENGUA |
|---|
| Código de lengua del texto-banda sonora o título independiente |
spa |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación Decimal |
005.3 |
| Número de documento (Cutter) |
I61i 2021 |
| Número de edición DEWEY |
23 |
| 245 00 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO |
|---|
| Título |
Introducción al machine learning con MATLAB / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Erik Valdemar Cuevas ... [y otros cuatro]. |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
Primera edición |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN , DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Lugar de producción, publicación, distribución, fabricación |
Bogotá : |
| Nombre del productor, editor, distribuidor, fabricante |
Marcombo, |
| Fecha de de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
245 páginas : |
| Otras características físicas |
gráficas, ilustraciones ; |
| Dimensiones |
24 cm |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre del tipo de medio |
sin mediación |
| Código del tipo de medio |
n |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre del tipo de soporte |
volumen |
| Código del tipo de soporte |
nc |
| 500 ## - NOTA GENERAL |
|---|
| Nota general |
Incluye índice. |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC |
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| Nota de bibliografía, etc. |
Incluye referencias bibliográficas al final de cada capítulo. |
| 505 1# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Capítulo 1. Fundamentos del Machine Learning. -- Capítulo 2. Bases matemáticas. -- Capítulo 3. Clasificación. -- Capítulo 4. Regresión lineal. -- Capítulo 5. Agrupamiento (clustering) -- Capítulo 6. Reducción de dimensionalidad. -- Capítulo 7. Métodos unidos. -- Capítulo 8. Reconocimiento de objetos. -- Capítulo 9. Estadística inferencial. -- Capítulo 10. Evaluación de desempeño. |
| 520 3# - NOTA DE SUMARIO |
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| Sumario, etc, |
El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones. <br/>En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de interés. El objetivo de este libro es brindar una visión particular de los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los que se basan estos métodos y aplicarlos a problemas típicos del procesamiento de datos. <br/>El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en día como un estándar en la programación científica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos métodos numéricos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Bajo estas condiciones, el usuario puede estar más concentrado en la estructura de su aplicación que en la programación misma. |
| Fuente proveedora |
El texto. |
| 590 ## - NOTAS LOCALES |
|---|
| Nota local |
Ingeniería de Sistemas |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
MATLAB (Programa para computador). |
| 9 (RLIN) |
32545 |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial). |
| Fuente del encabezamiento o término |
armarc |
| 9 (RLIN) |
48592 |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Inteligencia computacional. |
| Fuente del encabezamiento o término |
armarc |
| 9 (RLIN) |
53716 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Valdemar Cuevas, Erik. |
| Código de función |
aut |
| Término indicativo de función |
autor |
| 9 (RLIN) |
66000 |
| 942 ## - ENTRADA DE ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
|---|
| Fuente de clasificaión o esquema |
|
| Koha [por defecto] tipo de item |
Libros |
