Syllabus-main.zip （27个子文件） 
Syllabus-main Clases Capítulo 1 
01 - Introducción.pdf 1.49MB 03 - Fundamentos de Machine Learning Parte 2.pdf 2.66MB Ejemplos 
03 - support_vector_machines.ipynb 7KB 02 - overfitting_regression.ipynb 3KB 01 - digits_classification.ipynb 2KB 02 - Fundamentos de Machine Learning Parte 1.pdf 1.38MB 04 - Fundamentos de Machine Learning Parte 3.pdf 934KB Capítulo 2 Ejemplos 01 - backpropagation2.ipynb 3KB 01 - backpropagation1.ipynb 5KB 01 - backpropagation3.ipynb 3KB 01 - backpropagation5.ipynb 5KB 02 - árboles_y_ensambles.ipynb 6KB 01 - backpropagation4.ipynb 4KB 04 - Redes Neuronales y Datos Tabulados.pdf 305KB 02 - Introducción a Redes Neuronales Parte 2.pdf 4.03MB 03 - Árboles y Ensambles.pdf 2.1MB 01 - Introducción a Redes Neuronales Parte 1.pdf 1.03MB Programa de curso.pdf 184KB Lecturas 04-12 al 04-18 2019 - Deep Architecture for Citywide Travel Time Estimation Incorporating Contextual Information.pdf 2.53MB 2015 - Adam - A Method for Stochastic Optimization.pdf 571KB 04-05 al 04-11 2019 - Deep Autoencoder Neural Networks for Short-Term Traffic Congestion Prediction of Transportation Networks.pdf 834KB (Optativa) 2019 - Enhancing transportation systems via deep learning - A survey.pdf 3.21MB 2014 - Dropout - A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting.pdf 2.74MB (Optativa) Funes el memorioso.pdf 85KB README.md 5KB Presentaciones 04-20 - Martín López.pdf 3.71MB 04-20 - José Niño.pdf 877KB
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