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Programa del Curso
Introducción a la minería de datos y Machine Learning
- Aprendizaje estadístico vs. aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Equilibrio entre sesgo y varianza
Regresión
- Regresión lineal
- Generalizaciones y no linealidad
- Ejercicios
Clasificación
- Repaso bayesiano
- Bayes ingenuo
- Análisis discriminatorio
- Regresión logística
- K-Vecinos más cercanos
- Máquinas de vectores de soporte
- Redes neuronales
- Árboles de decisión
- Ejercicios
Validación cruzada y remuestreo
- Enfoques de validación cruzada
- Bootstrap
- Ejercicios
Aprendizaje no supervisado
- Agrupación en clústeres de K-means
- Ejemplos
- Desafíos del aprendizaje no supervisado y más allá de K-means
Temas avanzados
- Modelos de ensamble
- Modelos mixtos
- Impulsar
- Ejemplos
Reducción multidimensional
- Análisis Factorial
- Análisis de Componentes Principales
- Ejemplos
Requerimientos
Este curso forma parte del conjunto de habilidades del científico de datos (Dominio: Técnicas y métodos analíticos)
14 horas
Testimonios (1)
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in