1. Información General
Número de créditos: 3
Instructor: Dr. Edgar Acuña
Oficina: M314
Extensión: 3287
Horas de Oficina: M,W
y J de 8 a 10.00am
E-mail: edgar@math.uprm.edu , edgar@cs.uprm.edu , eacunaf@yahoo.com , eacuna@uprm.edu
Ayudante: Roxana Aparicio
2. Descripción: En este curso se cubriran
algunos temas de probabilidades y estadistica que son
necesarios para decubrimiento de conocimiento en
grandes bases de datos. El curso hace
mas énfasis en teoría sin embargo también se requerirá la programación de algunos algoritmos. Los lenguajes a ser
considerados serán: R/Matlab/c++/Weka.
3. Pre-requisito: Algún conocimiento de Probabilidades, Estadística
y de programacion.
4. Fechas límites para
trabajos y asignaciones:
Hay que entregar los trabajos una
semana después de ser asignados y los proyectos en la fecha señalada para
recibir crédito completo.
5. Política
Universitaria:
5a.
Asistencia a clases: La asistencia a clases es compulsoria. La Universidad de
Puerto Rico, Recinto de Mayagüez se reserva el derecho de tratar en cualquier
momento con casos individuales de falta de asistencia. Se espera que los
profesores tomen nota de la asistencia de sus estudiantes. La
ausencia frecuentes puede afectar la calificación final e incluso puede
resultar en la pérdida total de créditos. Es responsabilidad del estudiante el
hacer arreglos para reponer trabajos atrasados por razón de alguna ausencia
legítima a clases. (Boletín Informativo de Estudios Subgraduados,
página 39, 1995-96)
5b.
Ausencia a Exámenes: Se requiere que los estudiantes asistan a todos sus
exámenes. Si un estudiante está ausente de un examen por razón justificada aceptable
al profesor, entonces se le dará un examen especial de reposición. De lo
contrario, el estudiante recibirá una calificación de cero o "F" en
el examen que no tomó. (Boletín Informativo de Estudios Subgraduados,
página 39, 1995-96)
5c.
Exámenes finales: Se tienen que dar exámenes finales escritos en todos los
cursos a menos que, en opinión del Decano, la naturaleza del curso lo haga
impráctico. Los exámenes finales que estén señalados a darse por acuerdos
tienen que darse durante el período de exámenes finales según aparezca en el
Calendario Académico incluyendo sábados. (Boletín Informativo de Estudios Subgraduados, página 39, 1995-96)
5d. Bajas
parciales: Un estudiante se puede dar de baja de cualquier curso individual en
cualquier momento durante el semestre pero antes de la fecha final de bajas
establecida en el Calendario Académico de la Universidad. (Boletín Informativo
de Estudios Subgraduados, página 39, 1995-96)
5e. Bajas
Totales: Un estudiante se puede dar de baja total de la Universidad de Puerto Rico,
Recinto de Mayagüez en cualquier momento hasta el último día de clases.
(Boletín Informativo de Estudios Subgraduados, página
39, 1995-96)
5f.
Impedimentos: Todo acomodo razonable de acuerdo a la Ley de Americanos con Impedimentos (ADA)
serán coordinados con el Decano de Estudiantes y de acuerdo a las necesidades
particulares del estudiante.
5g. Etica: Cualquier fraude académico está sujeto a sanciones
disciplinarias descritas en los artículos 14 y 16 del Reglamento General de
Estudiantes, según revisado y contenido en la Certificación 018-1997-98 de la
Junta de Síndicos. El profesor seguirá las normas establecidas en los artículos
1-5 del Reglamento.
6. Textos:
Este curso estará basado en la notas del profesor Andrew Moore,del Departamento de Ciencias de Computacion de Carnegie Mellon University.
7-Contenido del curso:
1-Nociones de probabilidades (6
horas)
2-Estimacion de funcion
de densidad (4 horas)
3-Revisión de Estimación por máxima
verosimilitud (3 horas)
4. Entropía y Ganancia de Información
(4 horas)
5-Clasificador Naive Bayes (3 horas)
Examen Parcial (1.5 horas)
6-Clasificadores Bayesianos (5 horas)
7-Bayesian Networks (4
horas)
8-El algoritmo EM para mezclas Gaussianas y Bayesian networks(5 horas)
9-Arboles de Decisión (4.5 horas)
10-Support vector machines (5 horas)
8-Evaluación:
1-Un examen Parcial en clase(30%)
2-Cuatro tareas (40%)
3-Una presentación Oral y reporte escrito
(30%).