La penúltima semana del curso «Machine Learning» comprendió el estudio de:

Detección de anomalías:

• Descripción del problema.
• La distribución gaussiana.
• Algoritmo.
• Desarrollo y evaluación de un sistema de detección de anomalías.
• Detección de anomalías versus aprendizaje supervisado.
• Elección de rasgos a usar.
• La distribución gaussiana multivariante
• Detección de anomalías usando la distribución gaussiana multivariante.

Recomendadores:

• Formulación del problema.
• Recomendaciones basadas en contenidos.
• Filtrado colaborativo.
• Algoritmo de filtrado colaborativo.
• Factorización de matrices de rango bajo.
• Detalles de implementación.