ERIK CUEVAS / ARTURO VALDIVIA PRIMITIVO
El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploracion y la extraccion de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la informacion a partir de las datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones.
En la ultima decada, el numero de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hara de generar un plan adecuado que les permita pasar de las conceptos fundamentales a la solucion de problemas en sus areas de interes. El objetivo de este libro es brindar una vision particular de las principales metodos de Machine Learning y de su implementacion, es decir, proveer de las principales conceptos en las que se basan estos metodos y aplicarlos a problemas tfpicos del procesamiento de datos.
El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en dfa coma un estandar en la programacion cientffica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos metodos numericos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Baja estas condiciones, el usuario puede estar mas concentrado en la estructura de su aplicacion que en la programacion misma.
