Temas Subtemas
Modelos Avanzados para Clasificación e Regresión Variantes de redes neuronais
Variantes de SVM
Variantes de Árbores de Decisión
Modelos híbridos
Modelos avanzados de Regresión
Aprendizaxe bayesiana
Modelos probabilísticos dinámicos Introdución
Modelos de Markov
Reducción de Dimensionalidade Selección de modelos
Principle Componen Analysis(PCA) e as suas variantes
Análisis discriminante lineal (LDA),
Análise da correlación canónica (CCA)
Independent Component Analysis (ICA)
Reducciónss para representación (ISOMap, t-SNE, proxeccións de Samson ...)
Modedos Ensemble Variantes de ensemble máis habituais
Random Forest
Bagging e as suas variantes máis habituáis
Boosting e sus variantes máis habituáis (AdaBoost, LightGBM, XGBoost, CatBoost, ...)
Aprendizaxe Multitarefa Hard Sharing Parameters
Soft Sharing Paramters
Tipos de aprendizaxe Multitarefa
Medidas de rendimento
Balanceo de erros