ML_IntroductoryCourse

IPython Notebboks of my introductory course on Machine Learning

This is an introductory course of Machine Learning, it covers a tour of classics and includes theoretical aspects as well as practical excersises.

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Clase 01 - Introducción al Aprendizaje de Máquina.ipynb		Clase 01 - Introducción al Aprendizaje de Máquina.ipynb
Clase 02 - Funciones discriminantes Gausianas.ipynb		Clase 02 - Funciones discriminantes Gausianas.ipynb
Clase 03 - Modelos no Paramétricos.ipynb		Clase 03 - Modelos no Paramétricos.ipynb
Clase 04 - Modelos de Mezclas de Gausianas.ipynb		Clase 04 - Modelos de Mezclas de Gausianas.ipynb
Clase 05 - Unsupervised Learning.ipynb		Clase 05 - Unsupervised Learning.ipynb
Clase 06 - Árboles de Decisión, Voting, Bagging, Random Forest.ipynb		Clase 06 - Árboles de Decisión, Voting, Bagging, Random Forest.ipynb
Clase 07 - Boosting, Stacking.ipynb		Clase 07 - Boosting, Stacking.ipynb
Clase 08 - Redes Neuronales Artificiales.ipynb		Clase 08 - Redes Neuronales Artificiales.ipynb
Clase 09 - Mapas Auto-Organizables.ipynb		Clase 09 - Mapas Auto-Organizables.ipynb
Clase 10 - Redes Neuronales Recurrentes.ipynb		Clase 10 - Redes Neuronales Recurrentes.ipynb
Clase 11 - Sobreajuste y Regularización.ipynb		Clase 11 - Sobreajuste y Regularización.ipynb
Clase 12 - Máquinas de Véctores de Soporte.ipynb		Clase 12 - Máquinas de Véctores de Soporte.ipynb
Clase 13 - Selección de Características.ipynb		Clase 13 - Selección de Características.ipynb
Clase 14 - Análisis de Componentes Principales.ipynb		Clase 14 - Análisis de Componentes Principales.ipynb
Clase 15 - Análisis Discriminante de Fisher.ipynb		Clase 15 - Análisis Discriminante de Fisher.ipynb
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