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ENSEÑANDO A PROGRAMAR APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN PANDAS Y JUPYTER-LAB

ENSEÑANDO A PROGRAMAR APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN PANDAS Y JUPYTER-LABvon Jorge Gómez Sie sparen 18% des UVP sparen 18%
Über ENSEÑANDO A PROGRAMAR APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN PANDAS Y JUPYTER-LAB

En este libro está diseñado para aquellas personas que desean incursionar en el mundo del aprendizaje automático, es decir modo principiante. Inicialmente se abordará la manipulación de datos mediante dataframes en el lenguaje de programación Python, embebido en el framework Jupyter-lab y Pandas. Seguidamente se extraerán los datos desde archivos csv para gestionarlos en los dataframes. Indexación, selección y asignación, Indexación en pandas, Selección basada en etiquetas, Selección condicional, asignar datos, funciones de resumen, mapas y agrupar y ordenar. Finalmente se procederá a programar modelos básicos de aprendizaje supervisado como son la regresión lineal con una sola variable, regresión lineal con múltiples variables, guardando y cargando el modelo de entrenamiento, gestión de datos con variables ficticias o categóricos (dummy), separación del conjunto de datos de entrenamiento y de pruebas.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9783659702723
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 100
  • Veröffentlicht:
  • 8. April 2022
  • Abmessungen:
  • 150x6x220 mm.
  • Gewicht:
  • 167 g.
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Beschreibung von ENSEÑANDO A PROGRAMAR APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN PANDAS Y JUPYTER-LAB

En este libro está diseñado para aquellas personas que desean incursionar en el mundo del aprendizaje automático, es decir modo principiante. Inicialmente se abordará la manipulación de datos mediante dataframes en el lenguaje de programación Python, embebido en el framework Jupyter-lab y Pandas. Seguidamente se extraerán los datos desde archivos csv para gestionarlos en los dataframes. Indexación, selección y asignación, Indexación en pandas, Selección basada en etiquetas, Selección condicional, asignar datos, funciones de resumen, mapas y agrupar y ordenar. Finalmente se procederá a programar modelos básicos de aprendizaje supervisado como son la regresión lineal con una sola variable, regresión lineal con múltiples variables, guardando y cargando el modelo de entrenamiento, gestión de datos con variables ficticias o categóricos (dummy), separación del conjunto de datos de entrenamiento y de pruebas.

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