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Institutos
Matemática y Estadística
ModE-2S
Presentación Práctico 3
Presentación Práctico 3
Presentación Práctico 3
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◄ Práctico 3: Estimador de máxima verosimilitud
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Novedades
Foro de consultas
Programa del curso
Clase de consulta semana 26/8
Clase introductoria, primeras nociones de modelización estadística
Statistical Modelling: the two cultures, Leo Breiman, 2000
Tema 1: Estadística descriptiva
Notas Estadística Descriptiva
Tema 2: Probabilidad. Datos multivariados
Cambio de variable - ejemplos
Esperanza condicional - ejemplos
Tema 3: Estimadores, estimador MLE
MLE2024
Gradiente2024
Tema 4: Aprendizaje Estadístico
SesgoVarianzaRLSModelizacion
SesgoVarianzaRLSModelizacion.Rmd
Regresión Lineal (primera parte)
Regresión lineal, apuntes de PyE curso 2019
Regresión Lineal (segunda parte)
Ejemplo de Regresión Ridge
EstimadoresRL Verosimilitud
Clasificación
Análisis Discriminante, Regresión Logistica y kNN
CART y métodos de agregración (Bagging, Random Forest y Boosting)
Análisis Componentes Principales
Clustering
Practico 1: Estadística Descriptiva
Presentación Práctico 1
Práctico 2: Densidad condicional, esperanza y varianza condicional, normal multivariada
Presentación Práctico 2
Presentación Práctico 2 (continuación)
Práctico 3: Estimador de máxima verosimilitud
Presentación Práctico 3 (continuación)
Practico 4: Regresión lineal simple
Presentación Práctico 4
Practico 5: Regresión y clasificación
Presentación Práctico 5
Practico 6: CART, Bagging, Random Forest, Boosting
Presentación Práctico 6
Practico 7: Análisis Componentes Principales
Presentación Práctico 7
Resumen PCA (calidad y contribución)
Primera entrega - carpeta de ejercicios
Segunda entrega de ejercicios 2024
Template para entregas en latex
imagen template
Machine Learning Simplified: A Gentle Introduction to Supervised Learning (2022)
An Introduction to Statistical Learning with applications in R (2021) James, Witten, Hastie, Tibshirani
An Introduction to Statistical Learning with applications in Python (2023) James, Witten, Hastie, Tibshirani
Notas curso PyE 2017
rmarkdown-2.0
Visualizacion-ggplot2-cheatsheet
estadistica-descriptiva-con-R
Short-refcard
R-intro
Libro R para Ciencia de Datos
Ejercicios iniciación R
Laboratorio Práctico 1 en R
Laboratorio Práctico 2 en R
Laboratorio Práctico 4 en R
Laboratorio Práctico 6 en R
Introducción a Google Colaboratory
Python Intro Ch1
Python Intro Ch2
Python Intro Ch3
Python Intro Ch4
Python Intro Ch5
Python Intro Ch6
Laboratorio Práctico 1 en Python
Laboratorio Práctico 2 en Python
Laboratorio Práctico 4 en Python
Clase 1 - Presentación y breve repaso de PyE
Clase 2 - Métodos de estimación
Clase 3 - Regresión lineal: OLS
Clase 4 - Sesgo y varianza en regresión
Clase 5 - Regresión lineal: enfoque estadístico con MLE
Clase 7 - Regresión lineal bayesiana
Extra - Comparación de regresión bayesiana y MLE
Clase 8 - Clasificación: sesgo y varianza
Clase 9 - Regresión logística
Clase 10 - Análisis de componentes principales
Clase 11 - Árboles de decisión
Clase 13 - Boosting
Notas PyE
Tabla chi cuadrado
Presentación Práctico 3 (continuación) ►