Matemáticas y Estadística para Machine Learning
El objetivo final de este curso es lograr que los alumnos comprendan los fundamentos de las matemáticas y de la estadística que se encuentran detrás de la mayoría de los modelos de Machine Learning.
Por ello, en el presente curso se hará un repaso de la teoría de la probabilidad, las distribuciones de la probabilidad, la estadística y la econometría. En cada uno de los aspectos se mostrará tanto las posibilidades que ofrecen cada una de las técnicas, junto con su impacto en el campo del Machine Learning.
En el campo de las matemáticas se mostrará que y cuáles son las funciones de coste dentro de los modelos de Machine Learning, asi como la optimización de estas para lograr estimar de una manera adecuada los principales modelos de Machine Learning.
Programa
- Estadística y Econometría:
- Probabilidad
- Modelos de Distribución Discreta
- Modelos de Distribución Continua
- Distribución Normal
- Estimación
- Contraste de Hipótesis
- Tabla ANOVA
- Estadísticos Básicos y Regresión Lineal
- Algebra Lineal:
- Vectores
- Espacios Vectoriales
- Matrices
- Cuerpos
- Sistemas
- Función de Coste y Mínimos Cuadrados Ordinarios
- Optimización
