Resultados de aprendizaje

Al final de este curso, podrá: Definir el

• aprendizaje automático
• Explicar el escalado de funciones y la limpieza de datos
• Esbozar la ingeniería
de funciones
• Distinguir entre modelos paramétricos y no paramétricos
• Discutir el análisis exploratorio de datos en el conjunto de datos de Iris Comparar las variables categóricas con las
• numéricas
• Explicar los árboles de decisión y la implementación
• Definir el aprendizaje en conjunto
• Esquema el muestreo por arranque
• Comparar el margen duro de SVM (máquinas vectoriales de soporte) con el margen blando de SVM
• Enumere los diversos inconvenientes del PCA (análisis de componentes principales)
• Recuerde las principales aplicaciones del PCA