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Machine Learning: clasificación entre bastidores
Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso
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
¿Ya eres alumno?
8h
p/ conclusión
55
Actividades
124
Minutos de video
212
Alumnos en este curso
9.5
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
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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