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Machine Learning aplicado a las Ciencias Económicas con Python
Fabián Alejandro Triana Alarcón
Camilo Andrés Jaimes Gonzalez
(2019)
Descripción:
Proyecto de estudio, estructurado como breve guía práctica de nivel introductorio, sobre la aplicación en el análisis económico de herramientas Python especializadas en Machine Learning. La obra comprende 5 capítulos, en los que se abordan problemas básicos de regresión y clasificación, e incluye algoritmos como la regresión lineal, la regresión logística, k vecinos más cercanos y métodos de regularización. Como adjuntos, se encuentran los datasets empleados a lo largo del trabajo, disponibles al lector para replicar los ejercicios desarrollados.
Licencia: Creative Commons Atribución-No Comercial 4.0 Internacional.
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