
Test de permutación para el contraste de hipótesis con Python
Permutaciones y simulación de Monte Carlo para comparar medias, varianzas u otros estadísticos.
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Método para encontrar la distribución no paramétrica que mejor se ajusta a los datos.
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Teoría y ejemplos sobre cómo crear modelos de máquina vector soporte, support vector machine (SVM) con python
Ejemplo de cómo aplicar text mining y análisis de sentimientos a datos de Twitter con python
Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con Gaussian Mixture Models y Python
Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con Isolation Forest y Python
Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con análisis de componentes principales PCA y Python
Tutorial con teoría y ejemplos de los algoritmos clustering Kmeans, hierarchical clustering, DBSCAN y gaussian mixture models con python
Teoría y ejemplos sobre cómo aplicar análisis de componentes principales con Python
Teoría y ejemplos sobre modelos de regresión logística con Python (Scikit-learn y Statsmodels)
Tutorial con teoría y ejemplos de cómo interpretar modelos de machine learning con gráficos Individual Conditional Expectation (ICE) y Partial Dependence (PDP) en Python
Teoría y ejemplos prácticos de cómo calcular intervalos de predicción con Random Forest en python.
Tutorial sobre cómo aplicar regularización Ridge, Lasso y Elastic Net a modelos lineales con Python y Scikit-learn
Tutorial sobre cómo calibrar las probabilidades de un modelo de machine learning con Python y Scikit-learn
Tutorial sobre cómo crear modelos Gradient Boosting con Python y Scikit-learn
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Tutorial sobre modelos cómo crear de modelos de árboles con Python y Scikit-learn
Tutorial sobre cómo crear de modelos de machine learning con Python y Scikit-learn
Teoría y ejemplos sobre modelos de regresión lineal con Python (Scikit-learn y Statsmodels)
Implementación y uso del algoritmo ALSO para la detección de anomalías
Descripción y ejemplo de cómo predecir cuantiles con modelos GAMLSS
Introducción práctica a los modelos GAMLSS (modelos aditivos generalizados para posición, escala y forma)
Ejemplo práctico de cómo encontrar los mejores hiperparámetros de un modelo predictivo mediante optimización bayesiana
Tutorial sobre cómo crear de modelos de machine learning con mlr3
Tutorial sobre cómo crear de modelos de machine learning con tidymodels
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Ejemplo práctico de cómo entrenar modelos de machine learning con la librería H2O y de cómo compararlos e interpretarlos con Dalex e IML.
Descripción y ejemplos de cómo ajustar distribuciones probabilísticas con R
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Descripción y ejemplo de cómo predecir cuantiles con Quantile Regression Forest.
Ejemplo de cómo utilizar Isolation Forest para la detección de anomalías.
Detección de anomalías con el método de clustering robusto trimmed k-means.
Ejemplos de cómo detectar anomalías con Autoencoders y PCA empleando el error de reconstrucción.
Ejemplo de cómo identificar diferencias entre dos distribuciones mediante el test de Kolmogorov–Smirnov y otros estadísticos.
In this talk, Joaquin and Ramiro share the advances and learning obtained when developing an edge computing pipeline to detect in real time when an operator does not have the adequate equipment, and as that is only a small piece of all the necessary architecture.
Implementación de un algoritmo genético para la selección de variables predictoras en Python.
Implementación de un algoritmo de optimización Particle Swarm Optimization (PSO) en Python.
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Creación de gráficos Individual Conditional Expectation (ICE) para interpretar modelos predictivos black box.
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Ejemplo de cómo analizar ensayos celulares para la identificación de biomarcadores.
Tutorial sobre cómo crear modelos de machine learning con H2O y R.
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Ejemplo de clasificación de tumores empleando los niveles de expresión de genes y machine learning.
Tutorial sobre la creación de modelos de machine learning y data mining con caret.
Ajuste de modelos de regresión Tobit para datos censurados en R.
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Apuntes sobre métodos de clustering y representación gráfica de dendogramas y heatmaps con R.
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Apuntes sobre reducción de dimensionalidad con los métodos PCA y t-SNE, y su aplicación con R.
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Implementación del algoritmo perceptrón simple con R.
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Métodos de regresión no lineal y su aplicación en R.
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Modelos de clasificación con Análisis discriminante lineal y Análisis discriminante cuadrático con R.
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Múltiples test estadísticos: inflación del error, corrección de p-value y FDR.
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