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Colección de Libros de Machine Learning en PDF
Aprendizaje machine learning
RIP Tutorial
Introducción al Machine Learning con TensorFlow
Iria Álvarez Fidalgo
Machine Learning, una pieza clave en la transformación de los modelos de negocio
Management Solutions
Utilización del machine learning en la industria 4.0
D. Alberto Maisueche Cuadrado
Aprendizaje automático para flujos de datos
Javier Ramos Fernández
Introducción a Machine Learning (Presentación)
Sitio oficial de la República Oriental del Uruguay
Aplicación de técnicas de machine learning a la detección de ataques
José Manuel Rodríguez Rama
Introducción a Machine Learning para Seguridad Informática (Presentación)
Frans van Dunné
Fundamentos del aprendizaje automático (Machine learning) (Presentación)
Joaquín Luque
El machine learning a través de los tiempos, y los aportes a la humanidad
Denniye Hinestroza Ramírez
Aprendizaje Automatico
Enrique Vidal Ruiz, Francisco Casacuberta Nolla
Introducción a Machine Learning (Presentación)
Felipe Bravo y Pablo Badilla
Los principales tipos de aprendizaje automático (Articulo)
54cuatro: Blog
Cómo comenzar con Machine Learning: consejos de expertos de vanguardia (Articulo)
Larry Pizette
Entender el aprendizaje automático (Articulo)
The University of Texas at Austin
Algoritmo de Aprendizaje para Redes Bayesianas de Nodos Temporales
Pablo Francisco Hernández Leal
Aprendizaje no supervisado y el algoritmo wake-sleep en redes neuronales
Norma Pelaez Chavez
Algoritmos de Machine Learning
Universidad Politécnica de Madrid
Técnicas boosting
Manuel Pérez García
Algoritmos de Aprendizaje Supervisado en la Clasificación de Exoplanetas en Python
Johans González Cangrejo
Algoritmos de Boosting para Modelos de Clasificacion y Regresion Lineal
Nicol´as Rugeles Ospina
Uso de algoritmos de aprendizaje automático aplicados a bases de datos genéticos
Rosario Gago Utrera
Algoritmos de aprendizaje supervisado utilizando datos de monitoreo de condiciones
Alexander Huertas Mora
Reducción de dimensionalidad en Machine Learning
Javier Galarza Hernández
Algoritmo de agrupamiento espacial: GDBSCAN
Yeray Expósito García
Algoritmos SVM para problemas sobre big data
Yvonne Gala García
Análisis y comparación de algoritmos de detección de anomalías
Jorge Zaragoza Gauchía
Clasificación de textos mediante algoritmos de Machine Learning
Sukhwinder Singh Kaur
Clasificación: árboles de decisión
Ramon Sangüesa i Solé
Árboles de Regresión. Algunos algoritmos y extensiones a métodos de consenso.
David Gonzalo Ejea Carbonell
Uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de energía eléctrica facturada
Yajure Ramírez, César
Algunos clasificadores bayesianos
Monica Godoy Amado
Clasificadores K-NN (Articulo)
Abdelmalik Moujahid, Iñaki Inza y Pedro Larrañaga
Clasificadores bayesianos. El algoritmo Naïve Bayes (Articulo)
Constantino Malagón Luque
Reduccion de la Dimensionalidad (Presentación)
Eduardo Morales, Hugo Jair Escalante
Comparación de algoritmos de clasificación supervisada
Alexandre Serra Marrugat
Aplicación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del beneficio por cliente a partir de métricas de Google Analytics
D. Pablo Eliseo Gonzalo Fuentes
Clustering (Presentación)
Fernando Berzal,
Algoritmos de clustering y aprendizaje autom´atico aplicados a Twitter
Eric-Joel Blanco-Hermida Sanz
Clustering jerárquico (Presentación)
Fernando Berzal,
Uso de los algoritmos Machine Learning para analizar Moodle y los teléfonos inteligentes en el proceso educativo de la Física
Ricardo-Adán Salas-Rueda,Jesús Ramírez-Ortega
Aprendizaje Supervisado: Métodos, Propiedades y Aplicaciones
Gema Valenzuela González
Aprendizaje Supervisado Modelos de clasificación
Hugo Franco
Aprendizaje no-supervisado con modelos generativos profundos
Fernando Arribas Jara
Una revisión sobre aprendizaje no supervisado de métricas de distancia
Isabel Cristina Pérez Verona,Leticia Arco García
Fundamentos de Aprendizaje Supervisado (Articulo)
Pablo Huijse’s personal website
Aprendizaje Supervisado I: Regresión (Presentación)
Javier Rasero
Introducción a Aprendizaje Supervisado (Presentacion)
Oscar E. Ramos, Ph.D.
Los métodos de aprendizaje automático supervisado en la clasificación textual según el grado de especialización
Sergio Rodríguez-Tapia,Sergio Rodríguez-Tapia
Aplicación de modelos de aprendizaje supervisados para la prevención sobre fallos de maquinaria (Articulo)
Angel Jian Pan Celestino, Kevin Raul Guillen Bravo
Deep Learning
Alba Centeno Franco
Iniciación al Entorno de Deep Learning Torch
Javier Martínez Marhuenda
Introducción al Deep Learning.
Javier Cano Ávalos
Deep Learning
Eduardo Morales y Hugo Jair Escalante
Deep Learning (Presentación)
Fernando Berzal
Procesado de Imagen con deep learning
Raimon Blanes Saumell
Introducción a deep learning
Universidad de Zaragoza
Aprendizaje Profundo El Poder Del Aprendizaje Automático Unido Al Poder De Cálculo De Las Computadoras Actuales (Presentación)
Dra. María del Pilar Gómez Gil
Estudio de los principales tipos de redes neuronales y las herramientas para su aplicación
Eva Cristina Andrade Tepán
Redes neuronales artificiales
Antonio J. Serrano, Emilio Soria, Jose D, Martin
Introduccion a los metodos Deep Learning basados en Redes Neuronales
Edward Joseph Velo Fuentes
Nuevo Modelo de Red Neuronal para Aprendizaje Supervisado Basado en Aprendizaje por Refuerzo con Valores de Influencia
André Mauricio Valdivia Ballesteros
Desarrollo de redes neuronales para resolución de problemas de estructuras
Víctor Pastor Ruiz
Machine Learning: Modelos Ocultos de Markov (HMM) y Redes Neuronales Artificiales (ANN)
Juan Tornero Lucas
Redes neuronales aplicadas al proceso de aprendizaje de un sistema de respuestas a intrusiones automático (Articulo)
Pilar Holgado, Víctor A. Villagra, Verónica Mateos
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