Curso Aprendizaje máquina

MOOC de Aprendizaje Máquina en la Universidad de Stanford (MOOC).

Stanford: Machine learning

Stanford: Machine learning

Logré terminar mi primera práctica con bastante éxito sobre Octave (versión abierta de Matlab).  Para ir más rápido, instálate  un buen entorno de programación (el Octave de la UPM  va muy bien para resolver el ejercicio, pero no sirve para enviarlo, lo cual se resuelve usando el Octave GNU estándar ). Para las personas que no estén «en forma» con el cálculo matricial recomiendo revisar los 4 primeros capítulos del manual del prof. Peña de Análisis Multivariante (ver biblioteca), que cubre todo lo que piden, y os permitirá validar los algoritmos con sus ejemplos de datos (están en su web) .

El curso no limitaba mucho los requisitos de acceso (suele suceder en los MOOC’s). Particularmente,  creo que les va a resultar de extrema dificultad a todas aquellas personas que no tengan un nivel de álgebra matricial y análisis matemático superado de primero de  carrera universitaria, y con ello, conocimientos básicos de programación (al menos en matlab u octave). Y mucho tiempo para las prácticas…