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Machine Learning: clasificación entre bastidores

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Machine Learning: clasificación entre bastidores

Resumen del curso

  • Practica con diversos casos de clasificación.
  • Aprende a clasificar clientes de acuerdo a su fidelización.
  • Entiende cómo funcionan los modelos de clasificación: K-Vecinos más cercanos, Bernoulli Naïve Bayes y Árbol de Decisión.
  • Compara el resultado de diferentes algoritmos de manera válida.
  • Aprende a solucionar problemas con abordaje de un científico de datos.

Público Objetivo

Personas que deseen dar los primeros pasos en Machine Learning y entender mejor cómo funcionan los modelos y los cálculos por detrás de los algoritmos.

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Última actualización

7/27/2024

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p/ conclusión

55

Actividades

124

Minutos de video

210

Alumnos en este curso

9.5

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. ¿Qué es la clasificación?

    • Importando los datos
    • Tipos de variables
    • Definición informal
    • Definición formal
    • Balanceo de los datos

  2. 2. Método basado en proximidad

    • Modelo K-Nearest Neighbors
    • KNN entre bastidores
    • Implementando el modelo KNN

  3. 3. Método probabilístico

    • Teorema de Naïve Bayes
    • Modelo Bernoulli Naïve Bayes
    • Implementando el modelo BNB

  4. 4. Método simbólico

    • Modelo de Árbol de Decisión
    • DTC entre bastidores
    • Implementando el modelo DTC

  5. 5. Validación de los modelos

    • Matriz de confusión
    • Exactitud
    • Precisión
    • Sensibilidad

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