Material de clase
Acciones de Documento
En esta sección encontraremos ficheros de transparencias, de audio, de video y con orientaciones que el profesor da en clase.
- Presentación e introducción
- MC-F-000.d. Breve descripción de contenidos ( PDF )
- MC-F-000. Presentación del curso ( PDF )
- MC-F-001. Tareas en aprendizaje automático ( PDF )
- Métodos básicos para clasificación y regresión
- MC-F-002.d. Breve descripción de contenidos ( PDF )
- MC-F-002. Árboles y reglas ( PDF )
- MC-F-003. K-nearest neighbor (k-vecinos más cercanos) ( PDF )
- Metodología (entrenamiento, evaluación, ajuste de hiper-parámetros)
- Preproceso de datos
- MC-F-005.d. Breve descripción de contenidos ( PDF )
- MC-F-005. Selección y generación de atributos ( PDF )
- Métodos avanzados para clasificación y regresión (Bagging, Boosting, SVMs y Redes de Neuronas)
- MC-F-006.d. Breve descripción de contenidos ( PDF )
- MC-F-006. Bagging, Boosting ( PDF )
- MC-F-007. Support Vector Machines ( PDF )
- MC-F-008. Redes de Neuronas ( PDF )
- Clasificación con muestras desbalanceadas. Curvas ROC.
- MC-F-009.d. Breve descripción de contenidos ( PDF )
- MC-F-009. Evaluación y aprendizaje con datos desbalanceados ( PDF )
- Introducción a técnicas de Big Data: MapReduce y Spark
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UC3M.
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Mur, R. A. (11/04/2019). Material de clase. Obtenido el 04/04/2020, desde el sitio Web de OCW - UC3M: http://ocw.uc3m.es/ingenieria-informatica/aprendizaje-automatico-para-el-analisis-de-datos/material-de-clase.
