Tema: Curso 2024: video de las clases | Estadistica Multivariada Computacional

Seleccionar actividad 15/8: presentación del curso, evaluaciòn y pasos básicos con R

15/8: presentación del curso, evaluaciòn y pasos básicos con R URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

ut!1kNJq
Seleccionar actividad 20/8: media, varianza, covarianza, matriz de datos multivariados, matriz de covarianzas

20/8: media, varianza, covarianza, matriz de datos multivariados, matriz de covarianzas URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

@@V9czPp
Seleccionar actividad 22/8: propiedades de la matriz de covarianzas, variables redundantes

22/8: propiedades de la matriz de covarianzas, variables redundantes URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

LQ**gf.5
Seleccionar actividad 27/8: medidas de variablidad, distancias

27/8: medidas de variablidad, distancias URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

AVF8#MU+
Seleccionar actividad 29/8: distancia de Mahalanobis, datos multivariados atípicos

29/8: distancia de Mahalanobis, datos multivariados atípicos URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

W&+8j1F8
La clase salió cortada por problemas con la cámara, el video quedó corto y sigue en el próximo.
Seleccionar actividad 29/8: distancia de Mahalanobis y datos atípicos multivariados (parte 2)

29/8: distancia de Mahalanobis y datos atípicos multivariados (parte 2) URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

a%B#T49F
Seleccionar actividad 3/9: valores y vectores propios, matrices ortogonales, teorema espectral, teorema de la esfera unidad

3/9: valores y vectores propios, matrices ortogonales, teorema espectral, teorema de la esfera unidad URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

nxEUs$t7
Seleccionar actividad 5/9: componentes principales

5/9: componentes principales URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha
Seleccionar actividad 10/9: componentes principales en R, obtención de las componentes, matriz ortogonal (de rotación), biplot.

10/9: componentes principales en R, obtención de las componentes, matriz ortogonal (de rotación), biplot. URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

Qc4xi#6H
Seleccionar actividad 12/9: componentes principales, longitud de los vectores y ángulo de los mismos en el biplot

12/9: componentes principales, longitud de los vectores y ángulo de los mismos en el biplot URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

w+xM5t1?
Seleccionar actividad 17/9: gráfico del porcentaje de varianza explicada, redondeo final del tema

17/9: gráfico del porcentaje de varianza explicada, redondeo final del tema URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

&VY$U9!d
Seleccionar actividad 19/9: clustering, primeros conceptos

19/9: clustering, primeros conceptos URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

J&CFS#J6
Seleccionar actividad 24/9: algoritmo de k-means

24/9: algoritmo de k-means URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

SYZc0=E*
Seleccionar actividad 1/10: redondeo de kmeans, pam y dendrogramas

1/10: redondeo de kmeans, pam y dendrogramas URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

3?p@IP3T
Seleccionar actividad 3/10: método Ward para dendrograma, función hclust, heatmaps

3/10: método Ward para dendrograma, función hclust, heatmaps URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

t!esTV1t
Seleccionar actividad 8/10: coeficiente de cophenetic, coeficientes de Silhouette y Dunn, paquete NbClust

8/10: coeficiente de cophenetic, coeficientes de Silhouette y Dunn, paquete NbClust URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

@c6*%@1D
Seleccionar actividad 10/10: tendencia en clustering, clustering espectral, fuzzy clustering, clustering basados en modelos, índices de Rand y Jaccard

10/10: tendencia en clustering, clustering espectral, fuzzy clustering, clustering basados en modelos, índices de Rand y Jaccard URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

29Avh+QG
NOTA: es conveniente saltearse los minutos 38 al 54, que tiene que ver con el estadístico de Hopkins. Hay algunos errores. Para el tema del estadístico de Hopkins, sugiero vean el video complementario que está entre esta clase y la siguiente.
Seleccionar actividad Estadístico de Hopkins (para evaluar tendencia en clustering)

Estadístico de Hopkins (para evaluar tendencia en clustering) URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

gB4+0k2E
Seleccionar actividad 15/10: teorema de imposibilidad de Kleinberg y maldición de la dimensionalidad

15/10: teorema de imposibilidad de Kleinberg y maldición de la dimensionalidad URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

Hy&*c36q
Seleccionar actividad 17/10: concepto de clasificación, regla óptima de Bayes

17/10: concepto de clasificación, regla óptima de Bayes URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

x!9sr.%3
Seleccionar actividad 24/10: redondeo de KNN, elección del K, cross validation, error test y training error

24/10: redondeo de KNN, elección del K, cross validation, error test y training error URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

3yMueN=8
NOTA: la clase anterior no quedó grabada (aunque se supone que se grabó), en dicha clase expliqué el método de clasificación por vecinos más cercanos (KNN), en el comienzo de esta clase está explicado nuevamente (y rápidamente) este método.
Seleccionar actividad 29/10: modelo logístico para clasificación

29/10: modelo logístico para clasificación URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

7.u9.cf*
Seleccionar actividad 31/10: discriminante lineal (LDA) y cuadrático (QDA)

31/10: discriminante lineal (LDA) y cuadrático (QDA) URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

1hGJt9??
Seleccionar actividad 5/11: Naive Bayes y comparaciòn entre los 5 criterios de clasificación

5/11: Naive Bayes y comparaciòn entre los 5 criterios de clasificación URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

5C+#2Cp.
Seleccionar actividad 7/11: algo sobre optimización y support vector machines (caso separable)

7/11: algo sobre optimización y support vector machines (caso separable) URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

@SsPH%8%
Seleccionar actividad 12/11: support vector machines (final)

12/11: support vector machines (final) URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

Ems4K%.G
Seleccionar actividad 14/11: curvas ROC, CART (presentación)

14/11: curvas ROC, CART (presentación) URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

1.GijP=D
Seleccionar actividad Arboles de clasificación y regresión (CART)

Arboles de clasificación y regresión (CART) URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha
Seleccionar actividad 21/11: Bagging y random forest

21/11: Bagging y random forest URL

Los estudiantes deben

Marcar como hecha

ba%NCV?2

Perfilado de sección