ALGORITMOS SUPERVISADOS COMUNES

Algoritmos Supervisados Comunes ofrece un recorrido integral por los métodos más utilizados en aprendizaje supervisado, tanto para clasificación como para regresión. El libro presenta desde fundamentos teóricos hasta aplicaciones prácticas, explorando algoritmos como k-NN, regresión lineal, árboles de decisión, SVM, redes neuronales y técnicas de ensamble. Además, profundiza en la evaluación de modelos, validación cruzada y selección de hiperparámetros. También se discuten modelos avanzados como XGBoost y LightGBM, y se plantean tendencias futuras del campo. Una guía imprescindible para quienes buscan aplicar con solidez técnicas supervisadas en ciencia de datos.

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