1 Optimización matemática

• 1.1 Introducción a la optimización
• 1.2 Optimización convexa
• 1.3 Resolución computacional y problemas clásicos de optimización convexa
• 1.4 Condiciones de optimalidad
• 1.5 Métodos de optimización

2 Modelos discriminativos

• 2.1 Regresión lineal y regresión logística
• 2.2 Modelos lineales generalizados
• 2.3 Métodos de regularización
• 2.4 Máquinas de vectores soporte
• 2.5 Modelos de perceptrón multicapa
• 2.6 Árboles de decisión
• 2.7 Aprendizaje por ensambles

Nota: Los materiales de las secciones 2.5, 2.6 y 2.7 son recursos externos a esta página que serán provistos eventualmente por la cátedra.

3 Modelos generativos

• 3.1 Modelos generativos para clasificación
• 3.2 Clustering
• 3.3 Algoritmo Expectation-Maximization
• 3.4 Análisis factorial