Modelos lineales y redes densas

Mas allá de la regresión lineal

1. Presentación sobre generación de características (del curso de IA de Stanford)

2. Una presentación sobre las nociones básicas de redes neuronales así como el importante algoritmo de backpropagation. También un video muy bueno sobre b-prop hecho por Dot CSV un youtuber muy recomendable que habla sobre redes neuronales profundas.

Modelos lineales generativos

1. Naive bayes. Una presentación de CMU y otra de NYU, MIT-CSAIL.

Maquinas de vectores de soporte

1. Una presentación bien viejita pero que sigue estando decente.

2. Un tutorial muy completo sobre la teoría y los algoritmos de regresión con máquinas de vectores de soporte.

3. Unas libretas de ejemplo para ejecutar en Kaggle. Un tutorial de SVM para clasificación, otro de múltiples clases, usando búsqueda exhaustiva sobre los valores de los parámetros. Por último otro tutorial que usa algunas de las bases de datos más usadas en los tutoriales y cursos de aprendizaje automático.

Libretas jupyter

1. Una libreta sobre naive Bayes.

2. Un libreta sobre regresión lineal

3. Una libreta de máquinas de vectores de soporte

4. Un ejemplito de redes neuronales en pyTorch.