Stanford MOOC ML W9

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.

Gaussian distribution

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

 

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