IR A CONTENIDOS MACHINE LEARNING Unidad 3.3 Modelos de regresión de la dimensión III Módulo 3. Aprendizaje no supervisado Unidad 3.4 Modelos de agrupación o cluster Unidad 4.1 Procesado de lenguaje natural (NLP) Tema 28. clusters jerárquicos Introducción a los modelos de agrupación o cluster Definición de métricas Modelos de agrupación jerárquica Modelos de agrupación jerárquica en Python Aplicaciones Tema 29. Algoritmos partitivos Algoritmos de partición El algoritmo EM para resolver el problema de K-medias Análisis Ejemplos de aplicación del algoritmo de K-medias Algoritmo DBSCAN Ejemplos de aplicación del algoritmo de DBSCAN Tema 30. Modelos de mezclas Gaussianas Introducción Planteamiento del problema Selección del número de componentes GMM en Python Aplicaciones
