Algoritmos supervisados y de ensamble con python
Implementación y estrategia de optimizaciónBy Leonardo Contreras, Héctor Fuentes, José Rodríguez
Length12h 10m
About this audiobook
El objetivo principal de este libro es proporcionar una visión general sobre cómo el Machine learning y sus técnicas pueden aplicarse para predecir variables numéricas o categóricas en diversos campos del conocimiento. Además, aborda temas clave para aquellos que desean realizar trabajos o investigaciones que impliquen el análisis de datos, sin tener conocimientos sobre la implementación de algoritmos de clasificación o regresión.
Este texto ofrece una explicación detallada de las técnicas y algoritmos de Machine learning, acompañados de ejemplos de código en Jupyter (Python), que permiten a los lectores sumergirse en este fascinante campo. Guiará al lector a través de pasos sucesivos y precisos para construir modelos de predicción de variables, ya sean numéricas o categóricas.
Es importante señalar que, si bien algunos contenidos pueden parecer similares a los disponibles en blogs o en internet, este libro ofrece una guía completa y estructurada para comprender y aplicar eficazmente las técnicas de Machine learning.
Audiobook details
GenreTechnology
Length12 hrs 10 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
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Publish dateAug 30, 2024
LanguageSpanish
Table of contents
1Document
23.9. R Cuadrado (R2)
34.7. Máquina de Vector de Soporte (SVM)
46.1.1. Optimizar hiperparámetros para Bagging con árboles de decisión
57.3.1. Optimizar hiperparámetros para XGBoost
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68.6. Predicción de la variable de salida
Series
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