Programa
Secciones del Curso (Temas y Referencias)
• PARTE 1. MEDIDAS ESTADÍSTICAS, variables y datos. Colección y procesamiento de datos
• PARTE 2. GEOMETRIA Y DATOS.
• Algebra Lineal. Ejercicios y/o tareas
• PARTE 3. REDUCCIÓN DE DATOS Y AED.
• 3.1 Componentes principales. Revisar tesis: (LA 2008)
Algunas notas: Geometría, b) Enfoque Analítico. SVD
Procedimiento en Matlab: Componentes Principales
Ejemplos para usar en Matlab:  En EXCEL: Ejemplo 1 Muestra de 250 observaciones, Ejemplo2. Muestra con 304 observaciones
y en formato TEXTO: Ejemplo1, Ejemplo2
Ejemplo3 (500  observaciones), Ejemplo4 (800 observaciones)                                                          
• 3.2 Análisis Discriminante. 
Algunas notas: a) Geometría, b) Enfoque Analítico.
Ejemplos en Excel: Dos grupos y Cuatro grupos.
Procedimiento en Matlab: Analisis Discriminante :dos grupos
                                           Análisis  Discriminante: cuatro grupos.

• 3.3 Análisis de Correspondencia Múltiple. Revisar trabajo en (GC2009)
Algunas notas: a) Geometría, b) Enfoque Analítico c) Pruebas de independencia.
Ejemplos en Excel: Dos y Múltiple variables.
Procedimiento en Matlab:   Primer ejercicio : dos variables
                                             Segundo ejercicio: varias variables.

• 3.4 Análisis de Conglomerados. Revisar trabajo en (VN 2009)
• PARTE 4. PREPROCESAMIENTO DE DATOS
• 4.1 Porqué hacer preprocesamiento?. Algunos métodos de preprocesamiento. Un ejemplo usando Matlab.
• PARTE 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Redes Neuronales y Máquinas Vectores de Soporte.
• 5.1 Introducción. Historia. Características de las RNA. Utlidades. El asociador lineal. La regla Delta. Clasificación. Ejemplos.
  
• 5.2 TLU multicapas. Backpropagation. 
  
• 5.3 Algunos comentarios sobre Generalización. El caso de Backpropagation.
• 5.4 Funciones Bases Radiales.  Entrenamiento. Generalización. Un ejemplo usando RBF. 
• 5.5 Ejemplo en código Matlab: Backpropagation.
• 5.6 Máquinas Vectores de Soporte

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