Portada del libro «Linear Regression in Machine Learning and Data Science» de Faramarz Kowsari
Presentación del libro en españolciencia de datos y aprendizaje automático

Linear Regression in Machine Learning and Data Science

From Fundamentals to Real-World Applications

“Linear Regression in Machine Learning and Data Science” es un libro de Faramarz Kowsari dentro del área de ciencia de datos y aprendizaje automático. Esta página de descubrimiento en español organiza la información pública del libro para que sus temas, público, idioma real de publicación y vías oficiales de lectura o compra sean más fáciles de encontrar.

Los metadatos publicados relacionan el libro con ciencia de datos, análisis, SQL, Python o aprendizaje automático y señalan objetivos prácticos.

Idioma de publicación: inglés. Esta es una página de orientación en español. El libro se publica en inglés; el título, la vista previa y las opciones de compra de Google Books corresponden a esa edición.

¿De qué trata este libro?

“Linear Regression in Machine Learning and Data Science” es un libro de Faramarz Kowsari dentro del área de ciencia de datos y aprendizaje automático. Esta página de descubrimiento en español organiza la información pública del libro para que sus temas, público, idioma real de publicación y vías oficiales de lectura o compra sean más fáciles de encontrar.

Los metadatos publicados relacionan el libro con ciencia de datos, análisis, SQL, Python o aprendizaje automático y señalan objetivos prácticos.

Temas destacados

Linear regressionLeast squaresResiduals and errorModel assumptionsDiagnosticsRegularizationPython and scikit-learnInterpretation and case studies

Descripción pública original del libro

inglés

Linear Regression in Machine Learning and Data Science is a visual path from intuition to implementation. It introduces simple and multiple linear regression, the best-fit line, coefficients, residuals, error measures, and least-squares reasoning before moving into data preparation, assumptions, diagnostics, regularization, multicollinearity, Python implementation, case studies, interpretation, and communication. Its recurring learning flow combines definitions, formulas, warnings, examples, code, outputs, and takeaways so that mathematical ideas remain connected to actual modeling decisions.

¿A quién va dirigido?

El público objetivo se basa en la descripción pública del libro. Para lectores hispanohablantes, conviene tener presente que la edición disponible está publicada en inglés.

For students, analysts, data scientists, machine-learning learners, and practitioners who want regression explained visually and implemented practically.

Objetivos de aprendizaje publicados

inglés

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