Teoría de detección y estimación

Dirigido a:
Graduados

Temario:
. Modelos de clasificación
. La función de densidad gaussiana de múltiples variables
. Teoría de decisión bayesiana
. Caso continuo
. Clasificación por mínima tasa de error
. Funciones discriminantes y superficies de decisión
. Caso discreto
. Estimación de parámetros y aprendizaje supervisado
. Estimación por máxima verosimilitud
. Estimación bayesiana
. Estimación de la media y la varianza de la distribución normal multivariada
. Suficiencia estadística
. Métodos no paramétricos
. Discriminante lineal de Fisher
. Funciones lineales discriminantes y superficies de decisión
. Estimador de máxima verosimilitud
. Aplicación a la función de densidad gaussiana
. Aprendizaje bayesiano no supervisado

Duración:
80 horas

Informes e inscripción:
Departamento de Matemática: ingenieriamatematicauba@gmail.com