Actuaría (plan 2006) 2019-1

Optativas, Seminario de Aplicaciones Actuariales

1. Introducción

• Conceptos básicos. Definición.
• Tipos de modelos. Tipos de aprendizaje. Técnicas no supervisadas y supervisadas.
• Aplicaciones.

2. Visualización y Transformación de Datos

• Resumen de datos.
• Reducción de la Dimensión (Análisis de Componentes Principales).

3. Técnicas de Clasificación

• Modelos lineales para Clasificación
• SVM
• K-vecinos
• Análisis de Conglomerados

4. Árboles de Clasificación

• Inducción y aprendizaje.Principales Algoritmos.
• Árboles de Clasificación y Regresión (CART).

6. Evaluación de un Modelo
7. Reglas de Asociación

Bibliografía

• Data Mining with Rattle and R

Graham Williams

Springer

• Elements of Statistical Learning

Trevor Hastie

Robert Tibshirani

Jerome Friedman

Springer