Machine learning e IA · Mineria Datos

Minería de Datos: Métodos Kernel y Redes Neuronales · Escuela de Ingeniería y Ciencia de Datos

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

☰ ↑ Módulo de minería de datos avanzada

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Métodos Kernel y Redes Neuronales: De la alta dimensión al aprendizaje profundo
  • El problema de la no linealidad en minería de datos
  • Espacios de características de alta dimensión (Feature Spaces)
  • El truco del kernel (Kernel Trick) y condiciones de Mercer
  • Máquinas de Vectores de Soporte (SVM): Clasificación lineal y no lineal

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • redes
  • algebra
  • regularizacion
  • pca
  • calculo
  • varianza

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

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

yi(wTxi+b)>0i{1,,n}.y_i (\mathbf{w}^T \mathbf{x}_i + b) > 0 \quad \forall i \in \{1, \dots, n\}.
Ver LaTeX fuentey_i (\mathbf{w}^T \mathbf{x}_i + b) > 0 \quad \forall i \in \{1, \dots, n\}.