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Probabilidad y Variables Aleatorias para Machine Learning y Big Data
Con todo el código para hacer los cálculos y las operaciones en R y en Python.
Por Ricardo Alberich, Juan Gabriel Gomila y Arnau Mir
Comprar en AmazonLa compra y la lectura son en Amazon. Este libro no se entrega dentro de Frogames.
- Páginas
- 555
- Publicado
- 23 de agosto de 2023
- Idioma
- Español
- Formatos
- Kindle · Tapa blanda
- ASIN
- B0CGJ96MZ4
De qué va
Sumérgete en el emocionante mundo de la probabilidad aplicada al Machine Learning y Big Data con nuestro libro de texto: "Probabilidad para Machine Learning y Big Data con R y Python". Escrito por expertos profesores universitarios Ricardo Alberich, Juan Gabriel Gomila y Arnau Mir, este libro te llevará de la mano a través de los fundamentos esenciales para destacar como el Data Scientist del futuro.
Descubre un curso único y excepcional, respaldado por nuestra amplia experiencia en la enseñanza online. Con este material, podrás consolidar tus bases en probabilidad y variables aleatorias, lo cual es crucial para triunfar en cursos avanzados de estadística, Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Este libro no solo te proporcionará un sólido entendimiento teórico, sino también habilidades de programación esenciales para aplicar en cursos de Machine Learning e Inteligencia Artificial más avanzados. No te pierdas la oportunidad de nivelar tus conocimientos y adentrarte en el fascinante mundo de la probabilidad para el futuro de la tecnología y los datos.
Prepárate para conquistar el universo del análisis de datos y la toma de decisiones informada. ¡Asegura tu copia ahora y prepárate para el éxito en la era del Big Data!
Qué encontrarás dentro
- Aprende la teoría de la probabilidad y aplícala con R y Python.
- Resuelve problemas concretos usando ambas herramientas.
- Calcula probabilidades básicas y explora conceptos fundamentales.
- Sumérgete en el mundo de las variables aleatorias, tanto continuas como discretas.
- Domina las distribuciones de probabilidad más conocidas.
- Explora conceptos avanzados como momentos, funciones características, sesgo y curtosis.
- Analiza variables bidimensionales, correlación e independencia entre variables.
- Extiende tus conocimientos a múltiples variables o vectores aleatorios.
- Estudia convergencia en probabilidad, distribución y convergencia casi segura.
- Aplica el Teorema Central del Límite con confianza en el estudio de variables aleatorias.
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