| Introducción a la Modelización Estadística |
Formulación general del problema estadístico de aprendizaje. Tipos de modelos: Regresión, Clasificación, Agrupamiento, Reducción de Dimensionalidad, modelos temporales.
El problema de la selección del modelo. Validación Cruzada
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| Regresión |
Paramétrica: Modelo lineal multivariante. Modelos no lineales. Estimación por máxima verosimilitud. Modelos lineales generalizados.
Técnicas No Paramétricas y de Machine Learning (visión general sobre diferentes técnicas y tratamiento de alguna de ellas): regresión polinómico local, modelos aditivos, modelos GAM, árboles de regresión, redes neuronales, support vector machines. |
