1 Contenido

1.2 Árboles de regresión y clasificación

  1. Árboles de regresión
    1. Introducción
    2. Estimación
    3. Random Forest
    4. Boosting (No entra en el examen)
  2. Árboles de clasificación
    1. Árboles de clasificación

2 Bibliografía

Los libros utilizados en la redacción de estos apuntes han sido, fundamentalmente:

  • [Faraway2014] Linear models with R. Julian J. Faraway. Chapman and Hall/CRC. Edicion 2, 2014.
  • [Gelman2007] Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Andrew Gelman, Jennifer Hill. Cambridge University Press. 2007.
  • [James2017] An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Rob Tibshirani. Springer, 2017.
  • [Montgomery2013] Introduction to Linear Regression Analysis. Douglas Montgomery, Elisabeth Peck, Geofrey Vining . Editorial Wiley-Blackwell, Edicion 5, 2013.
  • [Peña2010] Regresión y diseño de experimentos. Daniel Peña. Alianza Editorial, 2010.
  • [Sheather2009] A modern approach to regression with R. Simon J. Sheather. Springer tests in Statistics, 2009.

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