Fundamentos de aprendizaje automático
Diagrama de temas
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Clases:
- Clase 20: Discusión
- Contenidos: Discusión de temas 16 (Máquinas de vectores de soporte) y 17 (Métodos de Kernel).
- Clase 21: Práctico 6
- Contenidos: Máquinas de vectores de soporte y métodos de kernel. Maximización del margen y margen suave.
Actividades de la semana:
- Leer la sección del libro y ver los videos correspondientes a los siguientes temas:
- Tema 18: Métodos basados en similitud
- Contenidos:
Medidas de similitud. Vecino(s) más cercano(s) (k-NN). El rol del
parámetro k. Selección de k. Eficiencia. Funciones de base radial (RBF).
Kernel Gaussiano. Redes RBF.
- Secciones del libro: 6.1, 6.2, 6.3
- Video: 25
- Contenidos:
Medidas de similitud. Vecino(s) más cercano(s) (k-NN). El rol del
parámetro k. Selección de k. Eficiencia. Funciones de base radial (RBF).
Kernel Gaussiano. Redes RBF.
- Tema 18: Métodos basados en similitud
- Hacer el Práctico 6
- Preparar el control de lectura 5
- Clase 20: Discusión