Descripción
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
- Introducción al Python
- Librería de Python para Machine Learning.
- Machine Learning. Introducción.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
- Definición y aplicaciones.
- Medidas de rendimiento.
- Modelos lineales
- Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
- Combinación de modelos. Random Forest.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
- Definición y aplicaciones.
- Medidas de rendimiento.
- Clustering. Tipos
- Biclustering
- Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
- Análisis de la cesta.





