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Programa del Curso
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Preprocesamiento de datos
- Data Cleaning
- Integración y transformación de datos
- Reducción de datos
- Discretización y generación de jerarquías de conceptos
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Inferencia estadística
- Distribuciones de probabilidad, Variables aleatorias, Teorema del límite central
- Muestreo
- Intervalos de confianza
- Inferencia estadística
- Prueba de hipótesis
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Regresión lineal multivariante
- Especificación
- Selección de subconjuntos
- Estimación
- Validación
- Predicción
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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 entrenamiento de redes neuronales
-
Árboles de decisión
- Árboles de regresión
- Árboles de clasificación
- Árboles frente a modelos lineales
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Embolsado, Random Forests, Potenciador
- Embolsado
- Random Forest s
- Impulsar
-
Máquinas vectoriales de soporte y disco flexible
- Clasificador de margen máximo
- Clasificadores de vectores de soporte
- Máquinas de vectores de soporte
- 2 y más clases de SVM's
- Relación con la regresión logística
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Análisis de Componentes Principales
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Agrupamiento
- Agrupamiento de K-medias
- 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
Testimonios (5)
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Curso - Data Mining and Analysis
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Curso - Data Mining and Analysis
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Jessica Chaar
Curso - Data Mining and Analysis
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Curso - Data Mining and Analysis
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