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Adherencia y Conocimiento
Tema 1.1 - Aprendizaje automático supervisado
Tema 1.2 - Aprendizaje Automático no supervisado
Tema 1.3 - Aprendizaje Automático Por refuerzo
¡Practiquemos lo que hemos aprendido en el capítulo 1!
Tema 2.1 - Introducción
Tema 2.2 - Introducción a los Datos
Tema 2.3 - K-nearest Neighbors
Tema 2.4 - Distancia Euclidiana
Tema 2.5 - Calcular la distancia para todas las observaciones
Tema 2.6 - Aleatoriedad y Clasificación
Tema 2.7 - Precio promedio
Tema 2.8 - Funciones de predicción
¡Pongamos a prueba lo aprendido en el capítulo 2!
Tema 3.1 - Comprobando la Calidad de las Predicciones
Tema 3.2 - Métricas de Error
tema 3.3 - Error Cuadrático Medio
Tema 3.4 - Entrenamiento de Otro Modelo
Tema 3.5 - Raíz del Error Cuadrático Medio
Tema 3.6 - Comparación del MAE y el RMSE
¡Vamos a prácticar lo aprendido en el capítulo 3!
Tema 4.1 - Recapitulemos
Tema 4.2 - Eliminación de Características
Tema 4.3 - Manejo de los Valores Perdidos
Tema 4.4 - Normalización de Columnas
Tema 4.5 - Distancia Euclidiana para el Caso Multivariante
Tema 4.6 - Introducción a Scikit-learn
Tema 4.7 - Ajuste de un Modelo y Realización de Predicciones
Tema 4.8 - Cálculo del MSE con Scikit-Learn
Tema 4.9 - Utilización de más Funciones
Tema 4.10 - Utilización de Todas las Funciones
Tema 5.1 - Recapitulación
Tema 5.2 - Optimización de Hiperparámetros
Tema 5.3 - Ampliar la Búsqueda en la Cuadrícula
Tema 5.4 - Visualización de los Valores de los Hiperparámetros
¡Practiquemos lo aprendido en el capítulo 5!
Tema 6.1 - Concepto
Tema 6.2 - Validación de la Retención
Tema 6.3 - Validación Cruzada K-Fold
¡Practiquemos lo aprendido en el capítulo 6!
Predicción de los Precios de Automóviles
Encuesta de Satisfacción
Adherencia y Conocimiento ►
