Introducción
- Requerimientos y sugerencias
- Instalación del lenguaje R
- Instalación de interfaz de usuario Rstudio
- Nociones Básicas, aprendiendo R con swirl
- Material adicional y cómo trabajar con el código
- Contacto
- Capítulo 1. Principios básicos de aprendizaje automatizado
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Introducción a modelización y clasificación lineal
- Análisis de regresión lineal
- Clasificación con métodos de regresión lineal
- Entrenamiento de algoritmo de clasificación lineal
- Prueba del algoritmo de clasificación lineal
- Resumen
- Capítulo 2. Algoritmos de clasificación lineal
- Clasificación de múltiples categorías con análisis discriminante lineal (LDA)
- Fase de entrenamiento
- Un método de medición del desempeño supervisado: Matriz de confusión
- Desempeño de la fase de pruebas
- Clasificación de clientes. Caso de retail marketing
- Preprocesamiento de datos: escalamiento y normalización.
- Fase de entrenamiento
- Capítulo 3. Algoritmos y modelos predictivos
- Antecedentes
- Redes neuronales artificiales
- Predicción de precio de acciones con redes neuronales artificiales
- Críticas a los modelos de redes neuronales artificiales