Publications by Jesús Turpín

Unidad 5 Aprendizaje no supervisado

15.04.2024

Table of contents Técnicas no jerárquicas K-Means Ventajas Desventajas Código R K-medoids (PAM) Ventajas Desventajas CLARA Bibliografía Unidad 5: Aprendizaje No Supervisado: técnicas no jerárquicas Code library(tidyverse) library(faraway) library(kableExtra) library(CDR) library(cluster) library(factoextra) library(ggrepel) ...

5918 sym Python (14030 sym/43 pcs) 13 img

Unidad 5 Aprendizaje supervisado

01.04.2024

Table of contents Introducción: Agrupar vs Clasificar Selección de las variables Tipo de distancia/similitud (cuantitativas) Distancia euclídea Distancia de Manhattan o city block Distancia de Minkowski Distancia de Chebyshev Distancia de Mahalanobis Coeficiente de correlación de Pearson Tipos de distancia (cualitativas) SMC (simple matchi...

14153 sym R (10857 sym/47 pcs) 4 img 7 tbl

Aprendizaje Supervisado

20.02.2024

Table of contents Introducción Estructura General del Workflow en ML Supervisado Recolección y preprocesamiento Modelado Evaluación Implementación Técnicas de preprocesamiento Selección de variables Selección de variables Preselección/descarte: Transformación de variables División conjunto entrenamiento/test Muestreo aleatorio simp...

9769 sym 4 img

Random Forest

08.02.2024

Table of contents Algoritmos de Machine Learning Bibliografía Aproximación a la idea de “Bosque aleatorio” Ensemble Fundamentos de Random Forest Bagging Selección aleatoria de predictores Paquete randomForest e Hiperparámetros Regresión con Random Forest Clasificación con Random Forest Ejercicios Unidad 3(Random Forest): Determinaci...

7281 sym R (6564 sym/23 pcs) 1 img

SVM

08.02.2024

Table of contents Algoritmos de Machine Learning Algoritmo SVM para Clasificación y Regresión SVM para Clasificación SVM para Regresión Preprocesamiento de Datos Ejemplo en R Clasificación con SVM Algoritmo SVM para Clasificación y Regresión SVM para Clasificación SVM para Regresión Preprocesamiento de Datos Ventajas de SVM Desventaja...

5367 sym R (1031 sym/6 pcs)

KNN

08.02.2024

Table of contents Algoritmos de Machine Learning Introducción al Algoritmo KNN Desventajas de KNN Comparación con Otros Modelos Paquetes y opciones en R Ejemplo práctico de regresión con KNN Ejemplo práctico de clasificación con KNN Ejercicio Unidad 3(Random Forest): Determinación de Sistemas de Aprendizaje automático Random Forest Co...

3549 sym R (4042 sym/28 pcs) 3 img

Naive Bayes

08.02.2024

Table of contents Algoritmos de Machine Learning Algoritmo Naive Bayes para Clasificación y Regresión Naive Bayes para Clasificación Ventajas de Naive Bayes Desventajas de Naive Bayes Ejemplo de Clasificación en R Ejercicios Unidad 3(Random Forest): Determinación de Sistemas de Aprendizaje automático Random Forest Code library(kknn) # l...

2581 sym R (589 sym/3 pcs)

Árboles de decisión: clasificación

30.01.2024

Table of contents Algoritmos de Machine Learning ¿Qué es un árbol de decisión? ¿Cómo funciona? Indice Gini Ganancia de información: Hiperparámetros: Resumen CARTs (Classification and Regression Trees) Ejemplo: Árbol de clasificación Ejercicio: Churn (BayesQR) Ejercicio: Modificación de hiperparámetros Unidad 3(CARTs): Determinació...

7160 sym R (3380 sym/19 pcs) 2 img

Árboles de decisión: regresión

30.01.2024

Table of contents Algoritmos de Machine Learning ¿Qué es un árbol de decisión? ¿Cómo funciona? Indice Gini Ganancia de información: Hiperparámetros: Resumen CARTs (Classification and Regression Trees) Ejemplo: Árbol de regresión Ejercicios: Unidad 3(CARTs): Determinación de Sistemas de Aprendizaje automático Árboles de decisión:...

6722 sym R (2603 sym/18 pcs) 1 img