Applied Predictive Modeling / (Registro nro. 289953)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 04351nam a22003735i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 289953 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | MX-SnUAN |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20160429154729.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 150903s2013 xxu| o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9781461468493 |
| -- | 9781461468493 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
| Número estándar o código | 10.1007/9781461468493 |
| Fuente del número o código | doi |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | vtls000342025 |
| 039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
| Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030344 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201405050237 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| -- | 201402061116 |
| -- | staff |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
| Lengua de catalogación | spa |
| Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
| Normas de descripción | rda |
| 050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
| Número de clasificación | QA276-280 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Kuhn, Max. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 320407 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Applied Predictive Modeling / |
| Mención de responsabilidad, etc. | by Max Kuhn, Kjell Johnson. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | New York, NY : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer New York : |
| -- | Imprint: Springer, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2013. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | xiii, 600 páginas 203 ilustraciones, 153 ilustraciones en color. |
| Otras características físicas | recurso en línea. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| Fuente | rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Nombre/término del tipo de medio | computadora |
| Código del tipo de medio | c |
| Fuente | rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| Fuente | rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
| Tipo de archivo | archivo de texto |
| Formato de codificación | |
| Fuente | rda |
| 500 ## - NOTA GENERAL | |
| Nota general | Springer eBooks |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Nota de contenido con formato | General Strategies -- Regression Models -- Classification Models -- Other Considerations -- Appendix -- References -- Indices. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | This text is intended for a broad audience as both an introduction to predictive models as well as a guide to applying them. Non-mathematical readers will appreciate the intuitive explanations of the techniques while an emphasis on problem-solving with real data across a wide variety of applications will aid practitioners who wish to extend their expertise. Readers should have knowledge of basic statistical ideas, such as correlation and linear regression analysis. While the text is biased against complex equations, a mathematical background is needed for advanced topics. Dr. Kuhn is a Director of Non-Clinical Statistics at Pfizer Global R&D in Groton Connecticut. He has been applying predictive models in the pharmaceutical and diagnostic industries for over 15 years and is the author of a number of R packages. Dr. Johnson has more than a decade of statistical consulting and predictive modeling experience in pharmaceutical research and development. He is a co-founder of Arbor Analytics, a firm specializing in predictive modeling and is a former Director of Statistics at Pfizer Global R&D. His scholarly work centers on the application and development of statistical methodology and learning algorithms. Applied Predictive Modeling covers the overall predictive modeling process, beginning with the crucial steps of data preprocessing, data splitting and foundations of model tuning. The text then provides intuitive explanations of numerous common and modern regression and classification techniques, always with an emphasis on illustrating and solving real data problems. Addressing practical concerns extends beyond model fitting to topics such as handling class imbalance, selecting predictors, and pinpointing causes of poor model performance—all of which are problems that occur frequently in practice. The text illustrates all parts of the modeling process through many hands-on, real-life examples. And every chapter contains extensive R code for each step of the process. The data sets and corresponding code are available in the book’s companion AppliedPredictiveModeling R package, which is freely available on the CRAN archive. This multi-purpose text can be used as an introduction to predictive models and the overall modeling process, a practitioner’s reference handbook, or as a text for advanced undergraduate or graduate level predictive modeling courses. To that end, each chapter contains problem sets to help solidify the covered concepts and uses data available in the book’s R package. Readers and students interested in implementing the methods should have some basic knowledge of R. And a handful of the more advanced topics require some mathematical knowledge. |
| 590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
| Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Johnson, Kjell. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 320408 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
| 9 (RLIN) | 299170 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9781461468486 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-6849-3">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-6849-3</a> |
| Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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