Contenido sugerido

Tópicos selectos de modelos lineales

Modelos lineales para dimensiones altas (p>>n)

Partial least squaresy análisis de correlación canónica

Tópicos selectos de métodos para datos complejos

Métodos basados en kernels

Métodos basados en diccionarios

Métodos para análisis de grafos

Tópicos selectos de modelos con variables latentes

Métodos basados en factorización matricial 

Métodos probabilísticos basados en variables latentes  

Tópicos selectos de métodos para Big Data. 

Algoritmos para flujos de data 

Métodos distribuidos e implementaciones en la nube

Aprendizaje profundo

Sugerencias de Bibliografia

1. K.Murphy, Machine learning: a probabilistic perspective, MIT Press, 2012
2. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The elements of statistical learning, Springer, 2009
3. T. Hastie, R. Tibshirani, M. Wainwright, Statistical learning with sparsity, Chapman & Hall, 2015
4. C. Giraud, Introduction to High-Dimensional Statistics, Chapman & Hall, 2015
5. P. Bühlmann, P. Drineas, M. Kane, M. van der Laan, Handbook of Big Data, Chapman & Hall, 2016