Machine Learning
[su_box title=»Objetivo del 10º tutorial del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Mostraremos la manera de resolver problemas de clasificación multietiqueta, al descomponerlos en problemas binarios mas simples. -Ver ejemplos de implementacion [/su_box] El módulo sklearn.multiclass implementa meta-estimuladores para resolver problemas de clasificación multiclase y multilabel descomponiendo dichos problemas en problemas de clasificación binaria. […]
[su_box title=»Objetivo del 9º tutorial del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Vamos a hablar sobre la promediacion y el empuje. -Aprenderemos a combinar un algoritmo de aprendizaje con las predicciones de otros estimadores de base. -Veremos códigos de ejemplo para comprender su potencial.[/su_box] El objetivo de los métodos de conjunto es combinar […]
[su_box title=»Objetivo del 8º tutorial del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Te explicamos que son los arboles de decisión. -Además, mostraremos algunas de sus ventajas y desventajas. -Concluiremos con un código de ejemplo para su implementación.[/su_box] Los Árboles de Decisión (DTs) son un método de aprendizaje supervisado no paramétrico utilizado para la […]
[su_box title=»Objetivo del 7º tutorial del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Explicaremos brevemente de que se trata la descomposición cruzada. -Te mostraremos cuáles son los diferentes usos de la descomposición cruzada. -Ejemplo de implementación.[/su_box] El módulo de descomposición cruzada contiene dos familias principales de algoritmos: los mínimos cuadrados parciales (PLS) y el […]
[vc_row][vc_column][vc_column_text][su_box title=»Objetivo del 6º tutorial del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] schauen sie sich unsere beste auswahl an 5d diamond painting online an. -Aquí vamos a ver la utilidad que tienen los procesos gaussianos. -Ventajas y desventajas de los procesos gaussianos. -Mostraremos como es su implementación para regresión. [/su_box] Gaussian Processes (GP) es […]
[su_box title=»Objetivo del 5º tutorial del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Aprender lo que es el Descenso de Gradientes Estocástico «SGD». -Ventajas y desventajas al utilizarlo. -Clasificación del SGD y su código de ejemplo.[/su_box] El Descenso de Gradientes Estocástico (SGD) es un enfoque simple pero muy eficiente para el aprendizaje discriminatorio de clasificadores […]
[su_box title=»Objetivo del 2º tutorial y clase 2/2 del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Vamos a ver ¿Qué es la regresión de cresta? -Entenderemos la utilidad de aplicar la regresión de cresta a matrices mal acondicionadas. -Ejemplo de la regresión de cresta. [/su_box] La regresión de la cresta aborda algunos de los problemas […]
[su_box title=»Objetivo del 2º tutorial y clase 1/2 del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -En este tutorial aprenderemos todo acerca de la Linear Regression o regresión lineal. -También, vamos a mostrar un ejemplo de ajuste por mínimos cuadrados. [/su_box] LinearRegression se ajusta a un modelo lineal con coeficientes w = (w_1,…, w_p) para […]
[su_box title=»Objetivo del 3º tutorial del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Entenderemos lo que son las maquinas vectoriales de apoyo, sus ventajas, desventajas y clasificación. -Aprenderemos a usar los métodos SVC, NuSVC y LinearSVC con sus respectivos ejemplos.[/su_box] Las máquinas vectoriales de apoyo en ingles «Support Vector Machines» (SVMs) son un conjunto […]