INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREDICTIVA. ALGORITMOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO A TRAVÉS DE PYTHON: REGRESSION

En este libro se desarrollan herramientas de Inteligencia Artificial Predictiva basdas en aprendizaje supervisado y se ilustran con ejemplos totalmente resueltos a partir del software adecuado para ello. Se utilizará el lenguaje Python y sus librerías espcializadas para el Machine Learning, especialmente la librería Scikit Learn. Se profundiza en algoritmos predictivos como la Regresión Lineal Múltiple, Ridge Regression, ARD Regression, Lasso Regression, Elastic Net Regression, Ransac Regression, Theil-Sen Regression, Huber Regression, Kernel Ridge Regression (KRR), Support Vector Regression (SVR), Stochastic Gradient Descendt Regression (SGD), Regresión Robusta, Regresión Bayesiana, Modelos Logit y Probit, Modelos de Recuento y Modelos de Redes Neuronales.