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Enfoque estadístico del aprendizaje y descubrimiento

Duración: un cuatrimestre (16 semanas)


Horas de clases semanales: 

a) Teóricas 2 horas

b) Prácticas 2 horas

c) Total 4 horas

Carga horaria cuatrimestral: 64 horas


Contenidos mínimos:

Regresión lineal simple y múltiple. Estimación por Cuadrados Mínimos. El problema de predicción. Multicolinealidad. Transformaciones. Variables dummy. Interacción. Métodos de ajuste paso a paso. Enfoques de la inferencia estadística: Máxima Verosimilitud e Inferencia Bayesiana. Regresión logística. Odds. RR. Comparación y selección de modelos: índices AIC, BIC, etc. Curvas  ROC, gráficos lift, ganancia, etc. Redes Bayesianas. Naive Bayes. Nociones de muestreo y remuestreo. Validación cruzada, Bootstrap, Jacknife. Algoritmos EM, Metrópolis y Gibbs.

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Aula 4, Pabellón 2, Ciudad Universitaria

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