Aprender los conceptos clave

1

Todo lo que aprenderás sobre MA con Scikit-Learn

2

¿Cómo aprenden las máquinas?

3

Problemas que podemos resolver con Scikit-learn

4

Las matemáticas que vamos a necesitar

Iniciar un proyecto con sklearn

5

Configuración de nuestro entorno Python

6

Instalación de librerías en Python

7

Datasets que usaremos en el curso

Optimización de features

8

¿Cómo afectan nuestros features a los modelos de Machine Learning?

9

Introducción al PCA

10

Preparación de datos para PCA e IPCA

11

Implementación del algoritmo PCA e IPCA

12

Kernels y KPCA

13

¿Qué es la regularización y cómo aplicarla?

14

Implementación de Lasso y Ridge

15

Explicación resultado de la implementación

16

ElasticNet: Una técnica intermedia

Regresiones robustas

17

El problema de los valores atípicos

18

Regresiones Robustas en Scikit-learn

19

Preparación de datos para la regresión robusta

20

Implementación regresión robusta

Métodos de ensamble aplicados a clasificación

21

¿Qué son los métodos de ensamble?

22

Preparación de datos para implementar métodos de ensamble

23

Implementación de Bagging

24

Implementación de Boosting

Clustering

25

Estrategias de Clustering

26

Implementación de Batch K-Means

27

Implementactión de Mean-Shift

Optimización paramétrica

28

Validación de nuestro modelo usando Cross Validation

29

Implementación de K-Folds Cross Validation

30

Optimización paramétrica

31

Implementación de Randomized

32

Bonus: Auto Machine Learning

Salida a producción

33

Revisión de nuestra arquitectura de código

34

Importar y exportar modelos con Sklearn

35

Creación de una API con Flask para el modelo

36

Cierre del curso

37

Material adicional para consultar

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Preparación de datos para implementar métodos de ensamble

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Recursos

Aportes 7

Preguntas 3

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Que excelente clase 😄

Pienso que Platzi debería rehacer los cursos introductorios tanto teórico como práctico en Machine de la mano del profesor Ariel, en realidad transmite bien las ideas y deja todo claro

Claro, directo, conciso y bien estructurado. Excelente clase

google collab

import pandas as pd

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

dt_heart = pd.read_csv(‘heart.csv’)
#print(dt_heart[‘target’].describe())

#min 0, max 1

y= dt_heart[‘target’]
x= dt_heart.drop([‘target’], axis=1)

#tamano de conjunto de prueba de 35%
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.35)

Mas clases como estas por favor!!!

xd

:3