Durante la última década ha habido una explosión en computación y tecnología de la información. Con esto, ha llegado una gran cantidad de datos en una variedad de campos como la medicina, la biología, las finanzas y el marketing. El desafío de comprender estos datos ha llevado al desarrollo de nuevas herramientas en el campo de las estadísticas y ha generado nuevas áreas como la minería de datos, el aprendizaje automático y la bioinformática. Muchas de estas herramientas tienen sustento común, pero a menudo se expresan con terminología diferente. Este libro describe las ideas importantes en estas áreas en un marco conceptual común. Si bien el enfoque es estadístico, el énfasis está en los conceptos en lugar de las matemáticas. Se dan muchos ejemplos, con un uso liberal de gráficos en color. Es un recurso valioso para los estadísticos y cualquier persona interesada en la minería de datos en la ciencia o la industria. La cobertura del libro es amplia, desde el aprendizaje supervisado (predicción) hasta el aprendizaje no supervisado. Los muchos temas incluyen redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, árboles de clasificación e impulso: el primer tratamiento integral de este tema en cualquier libro.
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