Material de clase
Programa (pdf)
Nuestro grupo en Facebook (Big Data 2022 - UdeSA)
Libro de James, Witten, Hastie y Tibshirani
Libro de Hastie, Tibshirani y Friedman
Libro de Sosa Escudero
Nuestro grupo en Facebook (Big Data 2022 - UdeSA)
Libro de James, Witten, Hastie y Tibshirani
Libro de Hastie, Tibshirani y Friedman
Libro de Sosa Escudero
Clases
Introducción a big data y al paradigma del aprendizaje
Slides
Big Data, Minería y Aprendizaje
Vídeos
Regresión y predicción
Slides
Regresión y predicción
Vídeos Test de lectura
Test de Lectura (Regresión y predicción)
Clasificación I
Slides
Clasificación
Vídeos Test de lectura
Test de lectura (Clasificación)
Clasificación II
Slides
Clasificación II
Vídeos Test de lectura
Test de lectura (Clasificación II)
Overfit, cross validation y bootstrap
Slides
Overfit, cross validation y bootstrap
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Regularización y elección de modelos
Slides
Regularización
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Regularización, elección de modelos y elastic net
Slides
Elastic Net
Vídeos
Test de lectura
Classification and Regression Tree (CART)
Slides
CART
Vídeos
Bagging, Random Forests & Boosting
Slides
Bagging, random forests y boosting
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Densidad y regresión no paramétrica
Slides
Densidad y regresión no paramétrica
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Componentes principales
Slides
Componentes principales
Vídeos
Clusters
Slides
Clusters
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Support Vector Machines
Slides
SVM
Vídeos
Test de lectura
Slides
Big Data, Minería y Aprendizaje
Vídeos
Regresión y predicción
Slides
Regresión y predicción
Vídeos Test de lectura
Test de Lectura (Regresión y predicción)
Clasificación I
Slides
Clasificación
Vídeos Test de lectura
Test de lectura (Clasificación)
Clasificación II
Slides
Clasificación II
Vídeos Test de lectura
Test de lectura (Clasificación II)
Overfit, cross validation y bootstrap
Slides
Overfit, cross validation y bootstrap
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Regularización y elección de modelos
Slides
Regularización
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Regularización, elección de modelos y elastic net
Slides
Elastic Net
Vídeos
- Introducción
- Ejemplo LASSO y Ridge
- Regularización como optimización restringida
- Más predictores que datos
- Elastic Net
Test de lectura
Classification and Regression Tree (CART)
Slides
CART
Vídeos
Bagging, Random Forests & Boosting
Slides
Bagging, random forests y boosting
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Densidad y regresión no paramétrica
Slides
Densidad y regresión no paramétrica
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Componentes principales
Slides
Componentes principales
Vídeos
Clusters
Slides
Clusters
Vídeos Test de lectura
Test de lectura
Support Vector Machines
Slides
SVM
Vídeos
- Hiperplano separador
- Hiperplano optimo para el caso separable
- Hiperplano optimo para el caso no separable
Test de lectura
Opcional
- An Introduction to ROC Analysis.
- Propiedades asintóticas de kNN (avanzado)
- Gasparini y Sosa Escudero (2001) sobre bootstrap en medidas de desigualdad.
- Boostrapping big data: Bag of Little Boostraps