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K
Profesor: Dr. Lihki Rubio
1. Aprendizaje supervisado
2.
\(k\)
-vecinos más cercanos
3. Regresión Ridge y Lasso
4. Clasificador Bayesiano
5. Random Forest y XGBoost
8. Máquinas de vectores de soporte
10. Redes Neuronales y Deep Learning
11. Análisis de Componentes Principales
12. Evaluación de modelos
13. Cadenas de Algoritmos y Pipelines
14. Apéndice
15. Soluciones a ejercicios
16. Bibliografía
Index
