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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
6. Máquinas de vectores de soporte
7. Redes Neuronales y Deep Learning
8. Análisis de Componentes Principales
9. Evaluación de modelos
10. Cadenas de Algoritmos y Pipelines
11. Apéndice
12. Soluciones a ejercicios
13. Bibliografía
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