Pérez, César / Escritor
En este libro se desarrollarán técnicas de aprendizaje supervisado relativas a regresión y a clasificación. Má concretramente, se profundizará en los modelos de regresión lineal generalizados GLM (Logit y Probit), los modelos dinámicos de regresión lineal, los modelos de regresión lineal particionada y segmentada (Linear regression), los modelos de regresión no lineales, los modelos de regresión lineal con estructura de panel y los modelos predictivos de clasificación y segmentación, profundizando especialmente en los modelos de Análisis Discriminante (Discriminant Analysis) y en los modelos de Árboles de Decisión (Decision Trees). Por último se profundiza en los modelos de redes neuronales (Neural Networks). Se presentan ejemplos y ejercicios que se resuelven con el software SPSS.
