MARC details
| 000 -ENCABEZADO |
|---|
| Número de control [NR] |
02563cam a2200301 i 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| control field |
20240405005430.0 |
| 007 - CAMPO DESCRIPCIÓN FÍSICA FIJA - INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| fixed length control field |
t|| |
| 008 - DE LONGITUD FIJA DE DATOS DE ELEMENTOS - INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| Elementos de longitud fija [NR] |
070208s2018 xxud gr 000 0 spa d |
| 020 ## - NUMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS [R] |
|---|
| Número Internacional Normalizado del libro [NR] |
9781720933687 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACION [NR] |
|---|
| Agencia de catalogación original [NR] |
CO-BoCES |
| Idioma de catalogación [NR] |
spa |
| Quien Cataloga |
CO-BoCES |
| Convenciones de la descripción [NR] |
rda |
| 041 0# - CODIGO DE IDIOMA [R] |
|---|
| Código de idioma para texto/pista de sonido o título separado [R] |
inglés |
| 082 04 - NUMERO DE CLASIFICACION DECIMAL DEWEY [R] |
|---|
| Número de clasificación [R] |
005.13 |
| Número del ítem [NR] |
R961m |
| 100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL [NR] |
|---|
| Nombre personal [NR] |
Russell, Rudolph |
| ID Autoridad |
62081, |
| Término relacionador [R] |
autor. |
| Relator code |
aut |
| 245 10 - MENCION DE TITULO [NR] |
|---|
| Título [NR] |
Machine learning : |
| Parte restante del título [NR] |
guía paso a paso para implementar algoritmos de machine learning con Python / |
| Mención de responsabilidad, etc. [NR] |
Rudolph Russell . |
| 264 #1 - - Producción, Publicación, Distribución, Fabricación y Aviso de Derechos de Autor |
|---|
| Lugar de producción, publicación, distribución, fabricación |
[Estados Unidos] : |
| Nombre del productor, editor, distribuidor, fabricante |
[s.n.], |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o aviso de derechos |
2018. |
| 300 ## - DESCRIPCION FISICA [R] |
|---|
| Extensión [R] |
107 páginas : |
| Otros detalles físicos [NR] |
gráficas ; |
| Dimensiones [R] |
24 cm . |
| 336 ## - Tipo de contenido |
|---|
| Término del tipo de contenido |
texto |
| Código del tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - Tipo de Medio |
|---|
| Término del tipo de medio |
sin mediación |
| Código del tipo de medio |
n |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - Tipo de soporte |
|---|
| Nombre del tipo de soporte |
volumen |
| código del tipo de soporte |
nc |
| Fuente |
rdacarrier |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO PREESTABLECIDO [R] |
|---|
| Nota de contenido con formato preestablecido [NR] |
Capítulo 1. Introducción al machine learning ; Teoría ; ¿Qué es machine learning? ; ¿Por qué machine learning? ; ¿Cuándo debemos usar machine learning? ; Tipos de sistemas de machine learning ; Machine learning supervisado y sin supervisión ; Machine learning supervisado ; Los algoritmos supervisados más importantes ; Machine learning no supervisado ; Los más importantes algoritmos del machine learning no supervisado ; Machine learning de refuerzo ; Machine learning por lote ; Machine learning en línea ; Machine learning por ejemplos ; Machine learning por modelo ; Insuficiente cantidad o malos datos de capacitación ; Capítulo 2. Clasificación ; Instalación ; El MNIST ; Matriz de confusión ; Compensación de exhaistividad (Recall) ; ROC ; Clasificación de clase múltiple ; Capacitando un clasificador del bosque aleatorio ; Análisis de error ; Clasificaciones de etiquetas múltiples ; Clasificación de salidas múltiples ; Capítulo 3. Cómo capacitar un modelo ; Capítulo 4. Combinaciones de diferentes modelos . |
| 520 3# - NOTA DE RESUMEN, ETC. [R] |
|---|
| Nota de sumario, etc. [NR] |
Este libro es para cualquiera que desee aprender a desarrollar sistemas de Machine Learning. Cubriremos los conceptos más importantes sobre algoritmos de Machine Learning (tanto de forma teórica como práctica) e implementaremos varios algoritmos de Machine Learning utilizando la biblioteca Scikit-learn en el lenguaje de programación Python. |
| 650 14 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO [R] |
|---|
| Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada [NR] |
Python (lenguaje de programación de computadores) |
| Subdivisión general [R] |
Enseñanza . |
| 9 (RLIN) |
50446 |
| 650 24 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO [R] |
|---|
| Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada [NR] |
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) |
| Subdivisión general [R] |
Enseñanza |
| 9 (RLIN) |
14988 |
| Subdivisión de forma [R] |
Guía . |
| 650 24 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO [R] |
|---|
| Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada [NR] |
Procesamiento de datos |
| Subdivisión general [R] |
Interpretación de datos. |
| 9 (RLIN) |
45268 |
| 650 24 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO [R] |
|---|
| Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada [NR] |
Simulación por computadores. |
| 9 (RLIN) |
50888 |
| 650 24 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO [R] |
|---|
| Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada [NR] |
Programación funcional (Computadores) |
| 9 (RLIN) |
59533 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA AGREGADOS (KOHA) |
|---|
| Tipo de ítem principal el descrito en 300a |
Libros |
| Sistema de clasificación |
Dewey Decimal Classification |
| Clasificación |
005.13 / |
| Parte restante de la signatura top. |
R961m 2018 |
| Título oculto en OPAC |
No |
