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Programa del Curso
Introducción al Aprendizaje de la Máquina Aplicada
- Aprendizaje estadístico vs. aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Compensación entre sesgo y variación
Regresión
- Regresión lineal
- Generalizaciones y no linealidad
Clasificación
- Actualización bayesiana
- Naive Bayes
- Regresión logística
- K-Vecinos más cercanos
- Ejercicios
Validación cruzada y re-muestreo
- Enfoques de validación cruzada
- Oreja
- Ejercicios
Aprendizaje sin supervisión
- K-significa agrupación
- Ejemplos
- Desafíos del aprendizaje sin supervisión y más allá de K-means
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Prima
Requerimientos
Conocimiento del lenguaje de programación R. Se recomienda la familiaridad básica con las estadísticas y el álgebra lineal.
14 horas