Bibliografía |
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems Edición 2022 Autor: A. Géron Editorial: O'Reilly Media |
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Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data Edición 2020 Autor: Ž. Ivezić et al. Editorial: Princeton University Press |
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Data Mining: Concepts and Techniques Edición 2023 Autor: J. Han, J. Pei, H. Tong Editorial: Elsevier, Morgan Kaufmann |
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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction Edición 2013 Autor: T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman Editorial: Springer |
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Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists Edición 2016 Autor: A.C. Müller, S. Guido Editorial: O'Reilly Media |
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Introducción a la Minería de Datos Edición 2004 Autor: J.H. Orallo, M.J. Ramírez Quintana, C. Ferri Ramírezo Editorial: Pearson Prentice Hall |
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Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing Edición 2002 Autor: W.H. Press et al. Editorial: Cambridge University Press |
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Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques Edición 2017 Autor: I.H. Witten et al. Editorial: Morgan Kaufmann |
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| La bibliografía presentada se complementa con información disponible en diferentes páginas web de sitios especializados. Adicionalmente, la naturaleza de la asignatura hace necesaria una actualización y mejora regular de la bibliografía involucrada. | ||
