Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Programa del Curso
Introducción a la minería de datos y Machine Learning
- Aprendizaje estadístico vs. aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Equilibrio entre sesgo y varianza
Regresión
- Regresión lineal
- Generalizaciones y no linealidad
- Ejercicios
Clasificación
- Repaso bayesiano
- Bayes ingenuo
- Análisis discriminatorio
- Regresión logística
- K-Vecinos más cercanos
- Máquinas de vectores de soporte
- Redes neuronales
- Árboles de decisión
- Ejercicios
Validación cruzada y remuestreo
- Enfoques de validación cruzada
- Bootstrap
- Ejercicios
Aprendizaje no supervisado
- Agrupación en clústeres de K-means
- Ejemplos
- Desafíos del aprendizaje no supervisado y más allá de K-means
Temas avanzados
- Modelos de ensamble
- Modelos mixtos
- Impulsar
- Ejemplos
Reducción multidimensional
- Análisis Factorial
- Análisis de Componentes Principales
- Ejemplos
Requerimientos
Este curso forma parte del conjunto de habilidades del científico de datos (Dominio: Técnicas y métodos analíticos)
14 horas
Testimonios (1)
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in