2.7.2 DSM/Métodos de Aprendizaje Supervisado

Temas:
Core Tier1

• Modelos lineales y extensiones
• Máquinas de Vectores Soporte (SVM)
• Árboles de decisión y métodos de ensamblado
• Métodos de kernel
• Aprendizaje supervisado probabilístico

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes):
Core-Tier1:

1. Implementar y analizar modelos lineales [Usar (Usage)]
2. Aplicar SVM para clasificación y regresión [Usar (Usage)]
3. Construir métodos de ensamblado (bagging, boosting) [Usar (Usage)]
4. Usar métodos de kernel para problemas no lineales [Usar (Usage)]