Eikosestadística y ciencia de datos

Machine learning e IA · Mineria Datos

Minería de Datos · Evaluación, Validación y Selección de Modelos

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

Minería de Datos Avanzada · Marco Estadístico y Teórico

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Evaluación, Validación y Selección de Modelos
  • Fundamentos de Generalización y el Dilema Sesgo-Varianza
  • La Descomposición Sesgo-Varianza en Regresión
  • La Descomposición en Clasificación (Pérdida 0-1)
  • Espacio de Hipótesis y Complejidad: Teoría de Vapnik-Chervonenkis

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • varianza
  • sobreajuste
  • bootstrap
  • validacion cruzada
  • media
  • bayes

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

La expresión se renderiza de forma accesible y conserva debajo su fuente LaTeX.

Dn={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}⊂(X×Y)n\mathcal{D}_n = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_n, y_n)\} \subset (\mathcal{X} \times \mathcal{Y})^n
Ver LaTeX fuente\mathcal{D}_n = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_n, y_n)\} \subset (\mathcal{X} \times \mathcal{Y})^n