Referencias Bibliográficas: [Bishop, 2006,Duda et al., 2012,Theodoridis and Koutroumbas, 2008]
Temas
- Introducción. Conceptos básicos. Algoritmos de clasificación: KNN, Regresión logística. Regiones de decisión. Clasificación multiclase.
- El problema del overfitting. Regularización: principios, efectos, aplicación a regresión lineal y regresión logística.
- Redes Neuronales. Introducción y representación. Propagación hacia adelante. Arquitecturas de redes. Unidades de salida múltiple.
- Redes Neuronales. Aprendizaje. Función de costo. Algoritmo de retropropagación.
- SVM. Clasificación por máquinas de vectores de soporte, uso de kernels, aplicaciones de SVM
- Árboles de decisión. Entradas con variables continuas y discretas. Entropía y ganancia de información.
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM