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Machine Learning: clasificación con SKLearn

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Discusiones sobre este curso

Machine Learning: clasificación con SKLearn

Resumen del curso

  • Entiende con profundidad lo que es aprendizaje de máquina para clasificación.
  • Construye tu primer modelo de clasificación.
  • Aprender a analizar resultados de modelos de machine learning.
  • Compara resultados de algoritmos lineales y no lineales.
  • Realiza estudios replicables, con estrategias de prueba y testeo.
  • Conocer Support Vector Machines, Árboles de Decisión y Dummy Classifiers.

Público Objetivo

Quien desea aprender Machine Learning o clasificación.

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Última actualización

7/27/2024

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8h

p/ conclusión

37

Actividades

130

Minutos de video

4110

Alumnos en este curso

9.3

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Introducción a la clasificación

    • El primer proyecto
    • Entrenamiento y prueba de un modelo de clasificación
    • Estandarización de nombres

  2. 2. Lectura y manipulación de datos

    • Lectura y manipulación de datos
    • Estratificando splits

  3. 3. Modelo baseline

    • Probando en dos dimensiones
    • Curva de decisión

  4. 4. Estimadores no lineales

    • Estimadores no lineales

  5. 5. Dummy classifiers y Árboles de decisión

    • Trabajando en un nuevo proyecto
    • Dummy classifier y SVC
    • Árboles de decisión y visualización de reglas de decisión

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