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Lecturas o videos requeridos
Tema 7. Optimización continua
Lecturas
- Khan Academy. (s.f.). Introducción a los multiplicadores de Lagrange. Recuperado de https://es.khanacademy.org/math/multivariable-calculus/applications-of-multivariable-derivatives/constrained-optimization/a/lagrange-multipliers-single-constraint
- Martinez, J. (2020). Gradiente Descendiente para aprendizaje automático. Recuperado de https://www.iartificial.net/gradiente-descendiente-para-aprendizaje-automatico/
- SciPy v1.7.1 Manual. (s.f.). Optimization (scipy.optimize). Recuperado de https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html
Tema 8. Modelos matemáticos para aprendizaje automático
Lecturas
- Goyal, C. (2021). Complete Guide to Regularization Techniques in Machine Learning. Recuperado de https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/05/complete-guide-to-regularization-techniques-in-machine-learning/
- Harrell, F. (2020). Classification vs. Prediction. Recuperado de https://www.fharrell.com/post/classification/
Videos
- Data Professor. (2020, 20 de marzo). Hyperparameter Tuning of Machine Learning Model in Python [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=jUxhUgkKAjE