Saulo Pérez
@saulojose_pj·
Curso práctico y detallado, con buenos ejemplos y guias para aplicarlo
Nivel Básico
23 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
Aprende a implementar Decision Trees y Random Forest usando Python y scikit-learn. Desde cero, construye, entrena y evalúa modelos de clasificación, aplicando técnicas de Machine Learning para obtener resultados precisos en tus proyectos.
Elias Dudamel
@eliasdudamel·Excelente curso bajado a nivel mal bajo didáctico. Para salir y poner en práctica de inmediato.
Mauricio Combariza
@mauriciocombariza·La clase me gusto, me encantaria una case básica como esta que lleve los temas a mayor profundidad
Juan camilo truillo galvis
@juank-black·Aprender sobre este nuevo algoritmi e implantarlo en mi proyecto
Sergio Andres Rios Gomez
@Ingeniero_SergioRios·Muy bueno el curso y la profesora explica con mucha claridad, es necesario que por favor incluyan cursos avanzados en temas como este y Machine Learning en general.
Alejo Cuello
@alejo-cuello·La comparación de resultados de un árbol de decisión vs random forest
Mercedes Jue
@juemercedes·Una de las mejores profesoras de Platzi, excelente!
Adán Gabriel Menacho Menacho
@amenacho·Me gusto mucho este curso pude aprender los conceptos basicos de los arboles de decisión y radom forest. Voy hacer el reto que dejo la profesora al final de la clase para aplicar todo lo aprendido.
Diana Sofía Rodríguez Díaz
@diana.sofia.rodriguez·Excelente
