4.52.2.3 Clasificación (6 horas) [Habilidades a,i]

Referencias Bibliográficas: [Bishop, 2006,Duda et al., 2012,Theodoridis and Koutroumbas, 2008] Temas
  1. Introducción. Conceptos básicos. Algoritmos de clasificación: KNN, Regresión logística. Regiones de decisión. Clasificación multiclase.
  2. El problema del overfitting. Regularización: principios, efectos, aplicación a regresión lineal y regresión logística.
  3. Redes Neuronales. Introducción y representación. Propagación hacia adelante. Arquitecturas de redes. Unidades de salida múltiple.
  4. Redes Neuronales. Aprendizaje. Función de costo. Algoritmo de retropropagación.
  5. SVM. Clasificación por máquinas de vectores de soporte, uso de kernels, aplicaciones de SVM
  6. Árboles de decisión. Entradas con variables continuas y discretas. Entropía y ganancia de información.



Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM