Espacios de probabilidad.
Independencia de eventos y probabilidad condicional.
Fórmula Bayes.
Variables Aleatorias. Funciones de distribución, de masa y densidad de probabilidad.
Modelos paramétricos discretos y continuos.
Regresión múltiple.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Presentaciones teóricas de docencia síncrona acompañadas de material electrónico, como presentaciones digitales
Actividades de e-learning
Clases teórico-prácticas docencia síncrona
Tutorías
Trabajo en grupo
Trabajo individual del alumno
Exámenes parciales y trabajo
Jason Brownlee. Probability for Machine Learning. Machine Learning Mastery. 2020
Kevin Patrick Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective . MIT Press. 2012
El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.
