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Aprendizaje supervisado en R: Clasificación

En este curso aprenderás los fundamentos del aprendizaje automático para clasificación.

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Descripción del curso

Esta introducción de nivel principiante al aprendizaje automático abarca cuatro de los algoritmos de clasificación más comunes. Saldrás con una comprensión básica de cómo cada algoritmo aborda una tarea de aprendizaje, además de aprender las funciones de R necesarias para aplicar estas herramientas a tu propio trabajo.
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Fundamentos del machine learning en R

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Científico de machine learning in R

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  1. 1

    k Vecinos más próximos (kNN)

    Gratuito

    Como el algoritmo kNN literalmente "aprende con el ejemplo", es un buen ejemplo para empezar a entender el aprendizaje automático supervisado. En este capítulo se introduce la clasificación, mientras se trabaja en la aplicación de kNN al reconocimiento de señales de tráfico de vehículos autoconducidos.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Clasificación con vecinos cercanos
    50 xp
    Reconocer una señal de tráfico con kNN
    100 xp
    Pensar como kNN
    50 xp
    Explorar el conjunto de datos de señales de tráfico
    100 xp
    Clasificar una colección de señales de tráfico
    100 xp
    ¿Y la "k" de kNN?
    50 xp
    Comprender el impacto de la "k
    50 xp
    Probar otros valores "k
    100 xp
    Ver cómo votaron los vecinos
    100 xp
    Preparación de datos para kNN
    50 xp
    ¿Por qué normalizar los datos?
    50 xp
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conjuntos de datos

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colaboradores

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requisitos previos

Intermediate R
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Senior Data Scientist at Sony PlayStation

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