Anuario Estadístico 2022 : Subsistema de Educación Superior

El Consejo Nacional de Universidades pone a disposición de la comunidad educativa y sociedad en general el Anuario estadístico 2022 del Subsistema de Educación Superior, como un recurso para contribuir al logro de los objetivos estratégicos propuestos en el Subsistema y en cada institución. Este documento debe considerarse como un recurso para la promoción de la cultura estadística y su articulación con el análisis institucional mediante la gestión de la información encaminada a la gestión estratégica, la gestión del conocimiento, la toma de decisiones asertivas y el aseguramiento de la calidad. Asimismo, demuestra los lazos de confianza entre las IES cuyos intereses primordiales deben estar en función de su contribución con el modelo integrador de escuela, familia y comunidad

Learning with Non-Positive Kernels

n this paper we show that many kernel methods can be adapted to deal with indefinite kernels, that is, kernels which are not positive semidefinite. They do not satisfy Mercer‘s condition and they induce associated functional spaces called Reproducing Kernel Kreicaron;n Spaces (RKKS), a generalization of Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS).Machine learning in RKKS shares many "nice" properties of learning in RKHS, such as orthogonality and projection. However, since the kernels are indefinite, we can no longer minimize the loss, instead we stabilize it. We show a general representer theorem for constrained stabilization and prove generalization bounds by computing the Rademacher averages of the kernel class. We list several examples of indefinite kernels and investigate regularization methods to solve spline interpolation. Some preliminary experiments with indefinite kernels for spline smoothing are reported for truncated spectral factorization, Landweber-Fridman iterations, and MR-II