5.33.5.2 Métodos de Aprendizaje Supervisado (20 horas)

Resultados de la carrera Outcomes: AG-Ci10,AG-Ci12

Temas

1. Modelos lineales y extensiones
2. Máquinas de Vectores Soporte (SVM)
3. Árboles de decisión y métodos de ensamblado
4. Métodos de kernel
5. Aprendizaje supervisado probabilístico

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)

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)]

Bibliografía: [Hastie et al., 2009,James et al., 2013]