Temas avanzados y aplicados · Teoria Informacion

Teoría de la Información: Principios de Modelado, Selección de Modelos y Aprendizaje Estadístico

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

☰ ↑ Análisis Multivariable y Teoría Matemática

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Teoría de la Información en Aprendizaje Estadístico
  • Introducción a la Teoría de la Información en Modelado Estadístico
  • 1.1 Estructura del Contenido Académico
  • Entropía de Shannon y Entropía Diferencial
  • 2.1 Derivación Axiomática de Shannon

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • verosimilitud
  • calculo
  • bayes
  • algebra
  • normal
  • regularizacion

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

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H(X)=E[I(P(X))]=xXp(x)logp(x)H(X) = \mathbb{E}[I(P(X))] = -\sum_{x \in \mathcal{X}} p(x) \log p(x)
Ver LaTeX fuenteH(X) = \mathbb{E}[I(P(X))] = -\sum_{x \in \mathcal{X}} p(x) \log p(x)