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En estos apuntes y presentaciones se explican algunas bases teóricas de problemas de separación y clasificación que se consideran en el aprendizaje automático (machine learning).
| present | Hiperplanos y semiespacios (Elisa Suarez Barraza, Egor Maximenko). | |
| present | La distancia de un punto a un hiperplano (Elisa Suarez Barraza, Egor Maximenko). | |
| Separación de un conjunto convexo cerrado del origen (Elisa Suarez Barraza, Egor Maximenko). | ||
| El criterio de separación del origen para un grupo de puntos. | ||
| El criterio de separación por un hipersubespacio para dos grupos de puntos. | ||
| El criterio de separación por un hiperplano para dos grupos de puntos. | ||
| El perceptrón para un grupo de puntos. | ||
| Demostración de convergencia del perceptrón para un grupo de puntos. | ||
| El perceptrón para un grupo de puntos. | ||
| El perceptrón lineal para dos grupos de puntos. | ||
| El perceptrón afín para dos grupos de puntos. | ||
| El problema de separación óptima. | ||
| Equivalencia entre el problema de separación óptima y un problema de minimización cuadrática con restricciones lineales. | ||
| Existencia y unicidad del problema de separación óptima. | ||
| Reducción al problema dual. | ||
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