TA136 - Taller de Procesamiento de Señales

ACLARACIÓN: Los nombres de los libros mencionados puede encontrarlos en la última página de la guía de ejercicios.

• Estadística Bayesiana

1. Nuestro video de repaso de Probabilidad y Estadística analiza el tema según las necesidades del curso.
   
   
2. El libro de Duda lo trabaja en la sección 3.3.
3. Hastie lo trabaja brevemente en la sección 8.3.
4. Murphy hace lo propio en la sección 3.2 y lo amplía en el capítulo 5.
5. Robert lo introduce en la sección 1.4 y lo profundiza en el capítulo 4.
   
6. Para profundizar recomiendo este video de Gustavo Landfried.
   
   

• Modelos Bayesianos
  

1. El libro de Duda trabaja el tema, de forma teórica, en la sección 3.9.
2. Bishop hace lo propio en la secciones 8.1 y 8.2, ya con mayor profundidad.
3. Murphy lo trabaja en las secciones 10.1, 10.2 y 10.3 de forma teórica.
4. Para entender como se utilizan estos conceptos desde una perspectiva práctica, lo ideal es el capítulo 1 del libro de Davidson.
   

• Gaussian Naive Bayes

1. Hastie lo menciona el la sección 4.3 como un caso particular de QDA.
2. Murphy lo cubre en la sección 3.5.
   

• Multinomial Naive Bayes

1. Las notas de Ng lo trabajan en la sección 4.2.
2. Murphy lo trabaja en la sección 3.5 junto con el caso gaussiano.
   

• Variational Bayes

1. Bishop lo trabaja en las secciones 10.1 y 10.2.
2. Murphy lo trabaja en el capítulo 21, siendo el caso gaussiano explicado en la sección 21.5.
   

• Montecarlo

1. Recomiendo la sección 2.7 del Murphy.
2. Otra buena opción es la sección 6.2 del libro de Robert.
   

• MCMC

1. Bishop estudia de forma teórica en las secciones 11.2 y 11.3.
2. Hastie presenta los conceptos básicos en la sección 8.3.
3. Murphy lo trata en las secciones 24.1 y 24.2, también de forma teórica.
4. Davidson introduce PYMC en la sección 1.4 y profundiza en el capítulo 2. Para profundizar más, seguir con los próximos capítulos.
5. Robert hace lo propio en la sección 6.3.1 desde una perspectiva teórica.