curso de

Machine Learning: clasificación entre bastidores

Resumen del curso

  • Aplique Machine Learning a su empresa
  • Conozca qué son tareas de Clasificación
  • Clasifique los nuevos clientes de acuerdo con su fidelización
  • Entienda cómo funcionan los modelos de clasificación: K-Vecinos más cercanos, Bernoulli Naïve Bayes y Árbol de Decisión
  • Compare el resultado de diferentes algoritmos de manera válida
  • Solucione un problema como una persona científica 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 atualização

16/09/2022

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124

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Contenido Detallado

  1. ¿Qué es la clasificación?

    • Importando los datos
    • Tipos de variables
    • Definición informal
    • Definición formal
    • Balanceo de los datos
  2. Método basado en proximidad

    • Modelo K-Nearest Neighbors
    • KNN entre bastidores
    • Implementando el modelo KNN
  3. Método probabilístico

    • Teorema de Naïve Bayes
    • Modelo Bernoulli Naïve Bayes
    • Implementando el modelo BNB
  4. Método simbólico

    • Modelo de Árbol de Decisión
    • DTC entre bastidores
    • Implementando el modelo DTC
  5. Validación de los modelos

    • Matriz de confusión
    • Exactitud
    • Precisión
    • Sensibilidad

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