En la última semana de Statistical Inference se revisóla utilización de múltiples pruebas, los tipos de error I y II (muy común mente llamados falsos positivos y falsos negativos), razones de error; el concepto de poder (sensitividad), pseudo observaciones, el principio de arranque (bootstrap) y pruebas de permutación.
Estadística
JHU MOOC SI W3
Tercer semana del MOOC Statistical Inference.
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JHU MOOC SI W2
La serie de posst sobre este MOOC se quedaron incompletos también (y "ya llovió" desde su conclusión... literalmente). Aquí su continuación.
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UIUC MOOC TMA W4
Lo que cubrió la última semana de este MOOC.
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UIUC MOOC TMA W3
En la tercer semana de este curso se reviso el tema de clustering y del uso de modelos generativos al respecto. Adicionalmente se estudio sobre agrupamiento jerárquico aglomerativo, similaridad, K-Means, técnicas de evaluación de resultados de clasificación, categorización de textos, clasificación de documentos, Naïve-Bayes, clasificadores discriminativos, y support vector machines.
Dr. Edu 