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En este libro se desarrollarán técnicas de aprendizaje supervisado relativas a regresión. Más concretamente, se profundizará en los modelos lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace especial hincapié en el tratamiento de la multicolinealidad a través de la Ridge Regression (regresión en cadena) y el método PLS de los mínimos cuadrados parciales. Se dedica una parcela importante del contenido a los modelos de variable dependiente limitada y recuento, con especial mención a los modelos Logit y Probit. Por último...

Estudio de ciertas máquinas moleculares diseñadas en modelos no convencionales dentro del marco de la Computación Natural, desde el punto de vista de la potencia computacional y de la capacidad para atacar la resolubilidad de problemas matemáticos “especialmente difíciles”.

La aplicación de la estadística en los ámbitos académicos y científicos es cada vez más importante y, en consecuencia, también lo es la necesidad de manejar de forma profesional las herramientas disponibles para poder llevarla a cabo con el máximo rigor. En este contexto, los autores del libro intentan proporcionar al lector una iniciación al paquete estadístico SPSS, desde una perspectiva profesional que abarque gran parte del trabajo realizado por un analista de datos en el desarrollo . de un estudio. Para ello, mediante el seguimiento y la reproducción de un estudio real, el...

Este volumen es una continuación del libro Fundamentos de inteligencia artificial. Los contenidos del libro se estructuran en cuatro bloques: Lenguaje natural, Visión artificial, Lógica difusa y Aprendizaje. En cada bloque se revisan los conceptos teóricos más relevantes en cada campo y las técnicas o algoritmos más conocidos. Cada capítulo incorpora una serie de ejercicios orientados a consolidar los conocimientos teóricos que se han expuesto.