Cursos Actualizaciones FAQs Sobre el proyecto

Fundamentos de Aprendizaje Automático

Perceptrón multicapa

08/10/2021

1
Introducción al problema de aprendizaje
2
El problema de aprendizaje
3
Introducción a python y numpy
4
El modelo lineal
5
Error y ruido
6
Entrenamiento versus prueba
8
Teoría de la generalización
9
La dimensión de Vapnik-Chervonenkis
10
Compromiso sesgo varianza
11
El modelo lineal II
13
Sobreajuste
14
Regularización
16
Validación
17
Epílogo de los fundamentos teóricos
18
Perceptrón multicapa
19
Redes neuronales
21
Introducción a la biblioteca scikit-learn
22
Máquinas de vectores de soporte
23
Métodos de kernel
25
Métodos basados en similitud
26
Aprendizaje no supervisado
28
Ingeniería de características

Todo el contenido de OpenFing es Creative Commons. Todos los derechos reservados.