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Bayes en machine learning

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Me encantó este curso introductorio! Es el primero que veo con Pacho y me gustó que es muy claro y conciso

Excelente curso con un gran profesor muy didactico para explicar algunos temas que son un poco densos, y lo mejor son los ejemplos dados.
Mis felicitaciones.

MAP (Maximum a Posteriori Probability)
De la misma manera que el algoritmo MLE consiste en maximizar la probabilidad para ajustarla mejor a los datos:
P(h|D) = P(D|h)P(h)/P(D)
→ max P(h|D) = max P(D|h)P(h)
Eliminamos P(D) puesto que es el mismo valor para el conjuto de datos

Nota:

  • Puesto que no podemos hallar la probabilidad de la verosimilitud de manera exacta (Lo que lllamaríamos un modelo Optimal Bayes) puesto que computacionalmente es muy complicado, simplificamos el modelo a la probabilidad de cada uno de los atributos (Modelo conocido como Naive Bayes):
    P(D|h) = P(X1,X2,…,Xn|h) = P(X1|h)P(X2|h)…P(Xn|h)

Sklearn y stats de python y R respecticamente permiten aplicar el clasificador de naive bayes en aprendizaje supervisado

En el siguiente video explican con otro ejemplo lo que es Naive Bayes:
https://www.youtube.com/watch?v=jS1CKhALUBQ

Buenas noches

En el taller de las lecturas 6-7-8, el profesor trató de escribir las siguientes ecuaciones:

Espero contribuir. Saludos cordiales.

Este video está bastante bien para una explicación detallada de la aplicación de Naive Bayes a un ejemplo de clasificación de spam mail
https://www.youtube.com/watch?v=O2L2Uv9pdDA

excelente curso, los cursos de este profesor son los mejores

Tuve muchos problemas con este curso porque desconozco muchos conceptos. Sin embargo, al regresar a los primeros videos del curso, algunas cosas se vuelven mas claras. Admiro mucho el enorme conocimiento de Francisco. Es claro que entiende muy bien el tema y sabe explicarlo. Aun cuando me quedo con duda, estoy seguro que se deben mas a mi inexperiencia que a la calidad del curso.

Creo que necesito ver dos veces este curso. Si bien tengo conocimientos en estadística, voy a profundizar nuevamente en la parte matemática fundamental de la estadística inferencial y lo veré nuevamente, creo que es una metodología para entender a la perfección lo que se explica aquí.

Buenas noches

También presento las ecuaciones de las lecturas 9-10.

Un saludo.

Las formulas de varios PDFs no se pueden leer. Seria bueno que los subieran otra vez 😃

De todos los profesores que he visto en Platzi, Francisco se lleva las 5 estrellas por las detalladas explicaciones y su didáctica . Me recuerda a mi estimado Profesor Clodomiro Miranda de Cálculo de Probabilidades de la UNALM. ❤️

Que curso tan interesante.
Justo lo que iba a decir… que faltaban ejercicios prácticos para aplicar lo aprendido.
Nos vemos en la próxima clase para hacerlos.
Gracias.

Muy buen curso, explica muy bien!!

Excelente curso!

Revisé el video que un compañero compartió anteriormente y pude finalmente quitarme las dudas en cuanto a la resolución del ejercicio.

Aqui el video

Excelente curso, he pasado desde stata, luego R, ahora estoy con python y creo que las bases son muy importante. aunque se llega casi al mismo fin, varia el lenguaje.

Excelente curso Francisco! y gracias a vos por compartir tus conocimientos.

muy buena explicación, lo explica de una forma muy clara.

gracias profesor por tus clases. Este es uno de los mejores cursos por su contenido y su pedagogía

¿Cuál es la probabilidad de obtener 2 caras o menos a partir de 3 lanzamientos de moneda (p=0.5) ?

Por alguna razón esta pregunta del examen no da por correcta la rpta 6/8.

SUPER CLARO, hay mas conceptos por supuesto, pero la base es sólida

Muy bien explicado todo, ahora a hacer los retos!

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Una explicación muy visual del teorema de Bayes:

https://www.youtube.com/watch?v=R13BD8qKeTg&t=558s

Excelente curso y profesor, nos llevo de lo sencillo a lo complejo que es la introducción a otro de los niveles de ML, me gustaron las explicaciones en el board y los ejemplos claros y como se podria aplicar, esto es muy importante para establecer de donde vienen las cosas para luego aplicarlas en una formula sencilla, ser profesionales en datos, evitar los profesionales en copy-paste formulas o notebooks
No enseño a comprender de donde vienen las cosas, es muy importante

Pensé en dejar de lado este curso debido a la pobre explicación de este profesor, el cual esta enfocado netamente a personas con estudios en el área. Pero agradezco que me recordó que ** en matemáticas siempre hay mas de una forma de hacer las cosas**, por eso busque otros métodos y explicaciones de lo que el decía y así logre entender de que se trata, (en si sólo me sirvieron los títulos de cada video). Recomiendo ampliamente al @team platzi, hacer este curso con lenguaje más universal para que las personas sin conocimiento previos lo entendamos, o mínimo, (como ya lo dije en varios comentarios anteriores), al empezar el curso indicar que conocimientos previos debemos tener para entender de qué habla, asi nos instruimos antes de empezar a tomarla y no sufrimos tanto en el proceso…

Buen aporte, gracias.

Muy buen curso introductorio profe Francisco, ojala los proximos sean igual de buenos

Fue un curso bastante desafiante en la parte final, donde tuve que recordar varios conceptos para mantener el ritmo y excelente la forma de explicar los temas. Ya había estudiado el teorema de Bayes pero no lo había entendido de forma tan sencilla como se hizo aquí.

Muy buen curso.
Muchas gracias!

Pancho siempre excelente. Particularmente este curso tuvo videos excelentes y donde comprendí muy bien, sin embargo a medida que se avanzaba otros tenían más complicaciones. A seguir aprendiendo!

Excelente curso que me permitió repasar muchos de los conocimientos que adquirí en la universidad y sobre todo me motiva a seguir avanzando en la carrera de data Science.

Excelente curso, muchas gracias Francisco. 😃

Muy buen curso, junto con el de Calculo son mis favoritos 😄

Gracias Francisco!!