Machine Learning en Python

.

• .

Aprendizaje Supervisado

• Conceptos Fundamentales del Aprendizaje Supervisado
• Modelos Básicos de Clasificación
• Validación Cruzada y Selección de Modelos
• Overfitting y Underfitting

Aprendizaje No Supervisado

• Conceptos Fundamentales del Aprendizaje No Supervisado
• Algoritmos de Clustering
• Algoritmos de Clustering
• Reducción de Dimensionalidad
• Evaluación de Modelos de Clustering

Regresiones lineales

• Fundamentos de la Regresión Lineal
• Regresión Lineal Múltiple
• Diagnóstico y Evaluación del Modelo

Algoritmos de Gradiente Descendente

• Conceptos del Gradiente Descendente
• Variantes del Gradiente Descendente
• Optimización y Regularización

Regresión logística

• Fundamentos de la Regresión Logística
• Regresión Logística Multinomia
• Evaluación del Modelo Logístico

Árboles de Decisión y Random Forests

• Fundamentos de Árboles de Decisión
• Random Forest
• Interpretabilidad y Feature Importance

Optimización de modelos de ML

• Técnicas de Ajuste de Hiperparámetros
• Evaluación Avanzada de Modelos
• Modelos de Ensamble