Modelos Básicos de Machine Learning en R
Domina los principios sobre predicción, clasificación y clustering en R con RStudio
Identificar problemas de machine learning y plantear una solución
Predecir valores numéricos utilizando la regresión lineal
Clasificar datos con etiquetas implementando árboles de decisión
Agrupar datos por categorías usando ténicas de clustering (k-means)
Introducción
¿Qué son los modelos y para qué sirven?
Prepara tu sesión de R y RStudio
Primera regresión lineal simple
Problemáticas de Machine Learning
Aplicaciones de los Modelos
Fin de la sección
Enlaces de interés
CÓDIGO DEL CURSO
DIAPOSITIVAS DEL CURSO
Introducción
Problema de predicción
Datos a predecir
Explorar para predecir
Hacer modelo de regresión lineal simple
Interpretar resultados
Validar modelo
Modelos avanzados de predicción
Enlaces de interés
Fin de la sección
Introducción
El problema de clasificación
Datos a clasificar
Explorar para clasificar
Hacer modelo de árboles de desición
Interpretar resultados
Validar modelo
Modelos avanzados clasificación
Enlaces de interés
Fin de la sección
Introducción
El problema de clustering
Datos a agrupar
Explorar para clustering
Hacer modelo de k-means
Interpretar resultados
"Validar" clusters
Modelos avanzados de clustering
Fin de la sección
Enlaces de interés
Felicidades/Enhorabuena! Qué has aprendido?
¿Te gustaría aprender cómo hacer modelos de regresión, clasificación y clustering R y RStudio?
Rafa Gonzalez Gouveia
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