Curso de Machine Learning Aplicado con Python

Curso de Machine Learning Aplicado con Python

Instruido por:
Juan Pablo Morales
Juan Pablo Morales
Básico
5 horas de contenido
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Curso de Machine Learning Aplicado con Python

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Contenido del Curso
Tutoriales de estudiantes
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Introducción al curso

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Introducción al curso de Machine Learning Aplicado con Python

00:56 min

Cómo definir un problema de Machine Learning

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Importancia de definir el problema en Machine Learning

06:03 min

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Predecir el ingreso de películas de IMDB

03:51 min

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Terminología de Machine Learning

02:13 min

Materiales del curso: Notebooks de Jupyter

00:19 min

El ciclo de ingeniería de Machine Learning

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El ciclo de Machine Learning

07:33 min

Montar un ambiente de trabajo Pydata

Configuración del ambiente de trabajo con Google Collab

03:00 min

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Qué es y cómo se utiliza Numpy

08:41 min

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Operaciones aritméticas en Numpy

09:38 min

Preparación de los datos

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Cargar los datos necesarios para el proyecto

10:10 min

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Inspección de los tipos de datos

10:48 min

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Inspección cuantitativa y de salud de los datos

10:10 min

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Limpiar los datos

07:27 min

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Manejo de datos faltantes

16:25 min

Modelación y evaluación

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El objeto estimador de Scikit-Learn

07:47 min

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Implementar un modelo de regresión (Lasso)

07:51 min

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Ajustando Modelos de Machine Learning, Underfitting y Overfitting

06:49 min

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Evaluando el modelo

11:54 min

Feature Engineering

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Feedback del modelamiento

11:36 min

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Análisis exploratorio

16:19 min

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Continuando con el análisis exploratorio

11:27 min

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Creación de features

14:24 min

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Creando más features

13:20 min

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Selección de features y la maldición de la dimensionalidad

06:30 min

Modelos y Evaluación más avanzada

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Cross Validation

10:28 min

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Selección de modelos

14:08 min

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Curvas de aprendizaje

08:19 min

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Introducción a Ensembles y Árboles de Decisión

09:15 min

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Random Forest y Gradient Boosting Trees

10:21 min

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Optimización de hiperparámetros

17:02 min

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Conclusiones del curso

04:08 min

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lider cristobal dueñas garcia
lider cristobal dueñas garcia
Estudiante

Captura.PNG
su ayuda comunidad sigo sin entender que campo del dataframe esta predicción en el código que hace el instructor no sale y el tampoco menciona

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Javier Enriquez Sanchez
Javier Enriquez Sanchez
Estudiante

a mi me los features mas importantes me señalan que son otros , creo que los elegiré

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jean9484892
jean9484892
Estudiante

Algun curso que recomienden para crear modelos predictivos con machine learning? ya sea dentro o fuera de platzi

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Giovany samaca
Giovany samaca
Estudiante

compañeros una pregunta
no comprendo el minuto 8:20

display(np.percentile(a,40))

que hace el np.percentile()??? no entendí que es lo que me arroja

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Miguel Angel Velazquez Romero
Miguel Angel Velazquez Romero
Estudiante

¿Qué diferencias estructurales tiene un DataFrame, un arreglo y una matriz de Numpy?

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Jhonnatan Alexander Yepes Guarnizo
Jhonnatan Alexander Yepes Guarnizo
Estudiante

Hola! alguien podría indicarme por favor los comandos para incluir las leyendas en el gráfico de los datos que fueron predichos y los datos “verdaderos”

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jhcueva
jhcueva
Estudiante

Alguien tal vez sabe como solucionar este error

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María José Medina
María José Medina
Estudiante

Donde puedo encontrar el documento en donde se explican cuales son los mejores hyperparámetros para los árboles? 😦

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María José Medina
María José Medina
Estudiante

Un ejemplo de un caso en el que se pueda usar PolynomialFeatures?

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Emanuel Daniel Yaselga Alvarado
Emanuel Daniel Yaselga Alvarado
Estudiante
Pero en el caso de clusterizacion no hay una métrica de éxito o si?
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