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Python para Ciencia de Datos - Machine Learning con Python
Presentación del curso
Presentación del curso (2:58)
¿Ya sabes Python?
¿Qué es Python? - Repaso (3:21)
Entorno offline - Instalación Anaconda y Jupyter Notebooks (4:11)
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Instalación de paquetes (repaso) (3:10)
Introducción a Machine Learning
¿Qué es Machine Learning? (6:42)
Proceso de Aprendizaje Supervisado (4:55)
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Matriz de confusión (4:39)
Clasificación - Métricas de evaluación (6:10)
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Regresión Lineal
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El dilema Varianza Sesgo (4:28)
Regresión Logística
Introducción a la Regresión Logística (4:15)
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Regresión Logística en Python (12:52)
Kaggle y los datos del titanic (1:20)
Detalles del proyecto
Solución Proyecto Regresión Logística - Análisis Exploratorio (7:59)
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Solución Proyecto Regresión Logística - Entrega (9:45)
KNN Vecinos Próximos
Introducción a KNN Vecinos Próximos (4:11)
KNN Vecinos Próximos en Python - Parte 1 (6:03)
KNN Vecinos Próximos en Python - Parte 2 (7:42)
Arboles de decisión y bosques aleatorios
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Arboles de decisión y bosques aleatorios con Python (11:05)
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Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
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Proyecto SVM con Iris
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K-Means Clustering
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PCA - Análisis de componentes principales
Introducción a PCA (Análisis de componentes principales) (2:18)
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Deep Learning y Redes Neuronales con TensorFlow en Python
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Modelo Perceptrón (4:20)
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Proyecto Tensor Flow
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