Geometría computacional 17/18

Curso 2017/2018

Horarios y Aulas

  • Teoría. Lunes y Martes: 10:00-11:00 (Antonio Valdés)
  • Prácticas. Miércoles: 10:00-12:00 (Ángel González).

Información General

  • Grado: Grado en Matemáticas y Doble Grado en Matemáticas – Ingeniería informática.
  • Curso: Cuarto.
  • Cuatrimestre: Segundo.
  • Créditos ECTS: 6.
  • Ficha de la asignatura

Contenido de la Asignatura

  1. Discriminantes lineales: mínimos cuadrados y LDA.
  2. Reducción dimensional: SVD y PCA.
  3. Clasificadores bayesianos y clustering.
  4. Redes neuronales artificiales: entropía, perceptrones multicapa, redes convolucionales.
  5. Máquinas de vectores soporte: SVM, kernels y SMO.

Bibliografía

  1. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2007.
  2. Hastie, Tibshirani, Friedman, «Elements of Statistical Learning», Second Edition, Springer, 2009.
  3. Géron, Aurélien, «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems», O’Reilly Media, 2017.
  4. Goodfellow, Bengio, Courville, «Deep Learning», Book in preparation for MIT Press, 2016.
  5. Valdés, A. Apuntes de GC, disponible en el CV y en http://www.mat.ucm.es/~avaldes/GC/main.pdf.