"Implementaci n pr ctica de modelos de aprendizaje autom tico" es una gu a pr ctica dise ada para salvar la distancia entre la teor a del aprendizaje autom tico y las aplicaciones en el mundo real. Ofrece explicaciones claras de modelos de aprendizaje autom tico fundamentales y avanzados, como la regresi n lineal y log stica, los rboles de decisi n, las m quinas de vectores soporte, la agrupaci n k-means, el PCA, la agrupaci n jer rquica, los bosques aleatorios, las m quinas de aumento de gradiente y las redes neuronales.
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