Introducción al Machine Learning con MATLAB. Erik Cuevas Jiménez
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Introducción al Machine Learning con MATLAB
Primera edición, 2021
© 2021 Erik Valdemar Cuevas, Omar Avalos, Primitivo Emanuel,
Arturo Valdivia y Marco Antonio Pérez
© 2021 MARCOMBO, S.L.
Diseño de la cubierta: ENEDENÚ DISEÑO GRÁFICO
Corrección: Mónica Muñoz y Héctor Tarancón
Directora de producción: M.ª Rosa Castillo
Cualquier forma de reproducción, distribución, comunicación pública o transformación de esta obra solo puede ser realizada con la autorización de sus titulares, salvo excepción prevista por la ley. Diríjase a Cedro (Centro Español de Derechos Reprográficos, www.cedro.org) si necesita fotocopiar o escanear algún fragmento de esta obra.
ISBN: 978-84-267-3282-8
Producción del ePub: booqlab
Índice general
CAPÍTULO 1. Fundamentos del Machine Learning
1.3. Conceptos sobre aprendizaje
1.7. Etapas de implementación del aprendizaje máquina
1.8. Exploración y preparación de datos
2.2.1. Variables aleatorias discretas
2.2.2.1. Probabilidad de la unión de dos elementos
2.2.2.2. Probabilidad de la intersección de dos elementos
2.2.2.3. Probabilidad condicional
2.2.3. Algunas distribuciones comunes
2.2.3.1. Distribución binomial y Bernoulli
2.2.3.2. Distribución multinomial
2.2.3.3. Distribución de Poisson
2.2.3.4. Distribución uniforme
2.2.3.5. Distribución normal (gaussiana)
2.3.1. Medidas de tendencia central