El Machine Learning puede definirse como un proceso de descubrimiento de relaciones, patrones y tendencias nuevas y significativas al examinar grandes cantidades de datos. Las tŽcnicas de Machine Learnin persiguen el descubrimiento autom‡tico del conocimiento inmerso en los datos. El Machine Learning utiliza dos tipos de tŽcnicas: las tŽcnicas de aprendizaje supervisado o predictivas, que capacitan a un modelo sobre datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir los resultados futuros (todos los tipos de modelos), y las tŽcnicas de aprendizaje no supervisado o descriptivas, que encuentran patrones ocultos o estructuras intr’nsecas en los datos de entrada (la agrupaci—n o clœster es la tŽcnica descriptiva m‡s comœn). En este libro se desarrollan las tŽcnicas predictivas de aprendizaje supervisado basadas en series temporales. Se presentan variedad de ejemplos y ejercicios totalmente resueltos con el software R.