4. Vecinos más cercanos
Aprendizaje supervisado. Problemas de clasificación.
Implemetación en Python
Clasificación.
Implementación en Python y comentarios finales
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5. Redes neuronales artificiales
Redes Neuronales Artificiales (RNAs).
Perceptrón y Modelo de Neurona Simple.
Clases no linealmente separables.
Perceptrón multicapa.
MLP para clasificación.
MLP para clasificación con imágenes.
Aprendizaje profundo.
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6. Árboles de Decisión
Introducción.
Ejemplos.
Implementación en Python.
Modelo CART.
Random forest, Métodos de ensamble.
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