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Practice and tutorial-style notebooks covering wide variety of machine learning techniques
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Todas tus dudas generales sobre data science y machine learning están respondidas acá.
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Tutorial-Experimentos-Data-Science
El diseño de experimentos es uno de los pilares de la estadística y la ciencia de datos. En este tutorial te explic, que son, como se hacen y los conceptos clave como intervalos de confianzo, p-values, z-scores y más.
Tutorial-Machine-Learning-Arboles
Los árboles de decisión son uno de los algoritmos clásicos de machine learning ya que nos ayudan a visualizar las predicciones hechas por nuestro modelo. En este tutorial vemos su uso para regresiones lineares y clasificación, así como herramientas de ensamble como bagging y boosting.
Tutorial-Machine-Learning-Clasificacion-Lineal
Con clasificación lineal podemos categorizar datos a partir de observaciones previas. Sus implementaciones va desde la detección de fraudes a segmentizar clientes. Acá te explico desde un punto matemático y teórico como se aplica. Además, hacemos una pequeña implementación.
Tutorial-Machine-Learning-Regresion-Lineal
La regresión linear es un algoritmo clásico de machine learning que es muy fácil de implementar. Sin embargo, es muy poderoso y tiene muchos usos. Acá te explico desde un punto matemático y teórico como se aplica. Además, hacemos una pequeña implementación.
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Este reto permitirá evaluar el nivel de los Platzi Masters a través de checkpoints definidos.
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