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[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 […]

[su_box title=»Objetivo del 4º tutorial y clase 3/3 del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Aquí aprenderás de que se trata el algoritmo de Nearest Centroid Classifier. -Ejemplo de Nearest Centroid Classifier.[/su_box] El clasificador NearestCentroid es un algoritmo simple que representa cada clase por el centroide de sus miembros. En efecto, esto lo hace […]

[su_box title=»Objetivo del 4º tutorial y clase 2/3 del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -Aprender cuando se puede emplear el Neighbors-based regression. -Código de ejemplo del Neighbors-based regression.[/su_box] Neighbors-based regression se puede utilizar en casos donde las etiquetas de datos son continuas en lugar de variables discretas. La etiqueta asignada a un punto […]

[su_box title=»Objetivo del 4º tutorial y clase 1/3 del Curso de Machine Learning» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#e70705″] -¿De qué se trata el Nearest Neightbors Clasification? -Ejemplo de Nearest Neightbors Clasification -Código y resultados de la aplicacion del Nearest Neightbors Clasification[/su_box] sklearn.neighbors proporciona funcionalidad para métodos de aprendizaje basados en vecinos no supervisados y supervisados . Los vecinos más […]