000			07483cam a2200529 i 4500
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003			DO-SlITS
005			20190513065813.0
007			ta
008			141025s2011 ck ad gr |||| ||spa d
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040			_aDO-SlITS _bspa _cDO-SlITS _erda
041	0		_aspa
082	7	4	_a006.31 _bA654 2011 _221
245	1	0	_aAprendizaje automático / _ccoordinador: Gonzalo Pajares Martinsanz [y otros dieciocho]
250			_aPrimera edición.
264		1	_aBogotá : _bRa-Ma : _bEdiciones de la U, _c2011.
300			_a376 páginas : _bilustraciones, gráficas, tablas ; _c24 x 17 cm.
336			_atexto _btxt _2rdacontent
337			_asin mediación _bn _2rdamedia
338			_avolumen _bnc _2rdacarrier
505	0		_aAutores / Prólogo / Aprendizaje: conceptos generales / Introducción / Clasificación / Regresión / Probabilidad / Probabilidad de Bayes / Probabilidad de variables continuas / Medias y Varianzas / Esquema general del aprendizaje / Reconocimiento de patrones / Regresión / Estima de una densidad de probabilidad / Áreas relacionadas con el aprendizaje / Organización del libro / Aprendizaje estadístico / Introducción / Agrupamiento borroso / Clasificador paramétrico: bayes / Caso normal multivariable: media desconocida / Caso normal multivariable: media y matriz de covarianza desconocidas / Teoría de la decisión de Bayes: el clasificador Bayesiano / Medidas estadísticas / Clasificador no paramétrico: ventana de Parzen / Aplicación práctica / Clasificación de texturas en imágenes naturales / Método pseudoaleatorio de Balasko / Método de cuantización vectorial no supervisado / Notas finales / Combinación de clasificadores / Introducción / Aspectos generales en la combinación de clasificadores / Razones para la combinación / Tipos de combinaciones / Combinaciones no entrenables / Votación Mayoritaria / Combinación de Bayes / Combinación mediante funciones / Combinación mediante operadores de agregación fuzzy / Resumen de los métodos no entrenables / Combinaciones entrenables: integral fuzzy / Aplicación práctica / Procesos comunes / Procesos diferenciados / Notas finales / Redes neuronales artificiales / Principios básicos / Redes neuronales artificiales y su analogía con las neuronas biológicas / Elementos de una red neuronal / Ventajas de las redes neuronales / El proceso de aprendizaje / Algoritmos de aprendizaje / Tipos de aprendizaje / Redes hacia adelante (Feed-Forward) / El perceptrón / Adaline / El perceptrón multicapa / Redes competitivas / Mapas auto-organizados (SOM) / Aplicaciones prácticas / Notas finales / Máquinas de vectores soporte / Introducción / SVM para clasificación: caso separable / SVM en casos no separables / Función de decisión lineal con errores / Clasificadores no lineales / Resolución de un problema biclase con funciones núcleo / Problemas multiclase / Aplicación práctica / Etapa de procesamiento / Etapa de entrenamiento / Etapa de validación / Notas finales / Redes bayesianas / Introducción / Notación / Redes bayesianas / Modelo gráfico / Relaciones probabilísticas / Algoritmos de inferencia probabilística / Algoritmos de inferencia exacta / Algoritmos de inferencia aproximada / Aprendizaje de redes bayesianas / Aprendizaje paramétrico / Aprendizaje estructural / Aplicación práctica / Descripción del problema / Ejemplo básico / Datos de activación cerebral de Pittsburgh / Notas finales / Simulaciones de Monte Carlo – I / Introducción / Presentación formal del problema / Integración de Monte Carlo / Métodos auxiliares de muestreo / Muestreo por rechazo (RS) / Muestreo Enfatizado (IS) / Remuestreo por pesos (WR) / Aplicación práctica / Notas finales / Simulaciones de Monte Carlo - II / Introducción / Métodos de simulación por cadenas de Markov (MCMC) / Fundamento del método / Cadena general de los métodos de Metropolis-Hastings y Gibbs / Algoritmos de Metropolis-Hastings (MH) / Método de Gibbs / Métodos secuenciales de Monte Carlo / Descripción del problema / Filtros de Partículas (PF) / Comparativa / Métodos de simulación generales / Algoritmos / Aplicación práctica / Notas finales / El aprendizaje con algoritmos genéticos / Introducción / Tipos de aprendizaje / Los algoritmos genéticos frente a otras técnicas / Aplicación de los algoritmos genéticos / Un ejemplo práctico: la cerveza / Algoritmos Genéticos Multiobjetivo / Generalización del ejemplo propuesto / Elementos básicos de un AG / Técnicas de Selección / Técnicas de Cruce / La Mutación / Comparación entre el cruce y la mutación / Ajuste de Parámetros / Manejo de restricciones / Notas finales / Aprendizaje mediante árboles de decisión / Introducción / Árboles de decisión / Formalización / Algoritmo ID3 / Determinación del atributo de ramificación / Modo de generación / Árbol de decisión FUZZY / Proceso de construcción del árbol borroso / Aplicación práctica / Notas finales / Razonamiento basado en casos / Introducción / Estructura principal y problemática / Ciclo clásico de un CBR / Estructura de los Casos y Base de Casos / Recuperar / Reutilizar / Revisar / Recordar / Aplicaciones prácticas / Un sistema CBR como ayuda en el procesamiento de imágenes / Un sistema CBR para la toma de decisiones / Notas finales / Aprendizaje por refuerzo / Introducción / Aprendizaje y refuerzo / Búsqueda en el espacio de políticas / Asignación de crédito temporal / Funciones de valor / La propiedad de Markov / Análisis de componentes / Selección de acciones y exploración / Optimización / Conclusiones / Aplicación práctica / Notas finales / Descarga de apéndices y código / Bibliografía / Índice alfabético.
520			_aEl 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.
650		4	_aAprendizaje automático _97359 _v(Inteligencia artificial)
650		4	_aTeoría bayesiana de decisiones estadísticas
650		4	_aMétodo de Montecarlo _93570 _vToma de decisiones - Métodos estadísticos _xRedes informático
700		2	_aPajares Martinsanz, Gonzalo _ecoordinador _91393
700		2	_aCruz García, Jesús Manuel de la _ecoordinador _97367
700		2	_aRibeiro Seijas, Ángela _eautor _91395
700		2	_aAndrés y Toro, Bonifacio de _eautor _97368
700	1	2	_aMartín Gómez, David _91397 _eautor
700	1	2	_aOyen, Diane _91398 _eautor
700	1	2	_aBesada Portas, Eva _91399 _eautor
700	1	2	_aRivas Rodríguez, Javier _91400 _eautor
700	1	2	_aVega Sánchez, Jesús Antonio _91401 _eautor
700	1	2	_aConesa Muñoz, Jesús Antonio _97369 _eautor
700	1	2	_aLópez Orozco, José Antonio _97370 _eautor
700	1	2	_aMartín Hernández, José Antonio _97371 _eautor
700		2	_aGarcía-Alegre Sánchez, María C. _eautor _97372
700	1	2	_aMata-García, María Guijarro _97373 _eautor
700	1	2	_aSantos Peñas, Matilde _97374 _eautor
700	1	2	_aHerrera Caro, Pedro Javier _97375 _eautor
700	1	2	_aPlis, Sergey M. _97376 _eautor
700	1	2	_aDormido Canto, Sebastián _97377 _eautor
700	1	2	_aBurgos-Artizzu, Xavier Paolo _97378 _eautor
907			_aV.Rodríguez
942			_2ddc _cBK