Programa del Curso

    Preprocesamiento de datos Data Cleaning Integración y transformación de datos Reducción de datos Discretización y generación de jerarquías de conceptos
Inferencia estadística Distribuciones de probabilidad, Variables aleatorias, Teorema del límite central
  • Muestreo
  • Intervalos de confianza
  • Inferencia estadística
  • Prueba de hipótesis
  • Regresión lineal multivariante Especificación
  • Selección de subconjuntos
  • Estimación
  • Validación
  • Predicción
  • Métodos de clasificación Regresión logística
  • Análisis discriminante lineal
  • K-Vecinos más cercanos
  • Bayes ingenuo
  • Comparación de métodos de clasificación
  • Neural Networks Adaptación de redes neuronales
  • Problemas de redes neuronales de entrenamiento
  • Árboles de decisión Árboles de regresión
  • Árboles de clasificación
  • Árboles frente a modelos lineales
  • Embolsado, Random Forests, Potenciador Embolsado
  • Random Forests
  • Impulsar
  • Máquinas de vectores de soporte y disco flexible Clasificador de margen máximo
  • Clasificadores de vectores de soporte
  • Máquinas de vectores de soporte
  • 2 y más clases SVM's
  • Relación con la regresión logística
  • Análisis de Componentes Principales
  • Agrupamiento Agrupación en clústeres de K-means
  • Agrupamiento de K-medoides
  • Agrupación jerárquica
  • Agrupación en clústeres basada en la densidad
  • Evaluación y selección de modelos Sesgo, varianza y complejidad del modelo
  • Error de predicción en la muestra
  • El enfoque bayesiano
  • Validación cruzada
  • Bootstrap Métodos
  •   28 horas
     

    Número de participantes


    Comienza

    Termina


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

    Testimonios (1)

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