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Aprendizaje supervisado en R: 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. Obtendrá una comprensión básica de cómo aborda cada algoritmo una tarea de aprendizaje, además de aprender las funciones de R necesarias para aplicar estas herramientas a su propio trabajo.
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  1. 1

    k-Primeros vecinos (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 en vehículos autoconducidos.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Clasificación con vecinos más próximos
    50 xp
    Reconocer una señal de tráfico con kNN
    100 xp
    Pensar como kNN
    50 xp
    Exploración del 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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Colaboradores

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Nick Carchedi
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Requisitos Previos

Intermediate R
Brett Lantz HeadshotBrett Lantz

Senior Data Scientist at Sony PlayStation

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