Publications by Jorge Párraga Álava, Ph.D.
Machine Learning. Taller 4: Informes ejecutivos con quarto
Contenido 1. Resumen proyecto 1.1 Contexto 1.2 Objetivo 1.3 Enfoque metodológico 2. Hallazgos principales 2.1 Resultados de desempeño del modelo 2.2 Patrones identificados 2.3 Explicación de resultados 3. Conclusiones y recomendaciones 3.1 Interpretación de los resultados 3.2 Conclusiones clave 3.3 Recomendaciones específicas 3.3 Próxim...
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Machine Learning. Taller 3: Análisis de clustering
Índice Etapa 1: Dominio del problema Preguntas a responder Etapa 2: Preparación de datos Etapa 3: Análisis de clustering - kmeans a. Determinación del número óptimo de clusters b. Aplicación de K-means c. Caracterización de clusters d. Interpretación de resultados Etapa 3: Análisis de clustering - jerárquico Preparación para sigu...
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Machine Learning. Taller 2: Clasificación con árboles de decisión
Índice 1. Introducción 1.1 Librerías necesarias 1.2 Carga y preparación de datos 2. Escenarios de modelado 2.1 Escenario 1: Todas las variables 2.2 Escenario 2: Variables numéricas 2.3 Escenario 3: Variables correlacionadas 3. Comparación de modelos 4. Análisis de variables importantes 5. Selección de mejor modelo Reglas del mejor mod...
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Machine Learning. Taller 1: Gestión de datos
Índice Etapa 1: Dominio del problema Descripción de variables Preguntas a responder Etapa 2: Adquisición de datos Etapa 3: Preprocesamiento a. limpieza b. transformación c. análisis exploratorio de datos (EDA) Preparación para siguientes prácticas Code Machine Learning. Taller 1: Gestión de datos Etapa 1: Dominio del problema Una ...
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Machine Learning. Taller 3: Análisis de clustering
Índice Etapa 1: Dominio del problema Preguntas a responder Etapa 2: Preparación de datos Etapa 3: Análisis de clustering a. Determinación del número óptimo de clusters b. Aplicación de K-means c. Caracterización de clusters Etapa 4: Interpretación de resultados a. Descripción de clusters b. Validación de clusters Etapa 5: Recomen...
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Práctica 3. Clasificación/Regresión
Contenido Introducción 0. Dominio del problema 1. Selección 2. Limpieza 2.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) 3. Transformación Numerización de atributos categóricos Normalización de atributos numéricos 4 y 5. Modelado y validación Clasificación con Naive Bayes Clasificación con Árboles de Decisión Predicción con Regresión L...
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Práctica 2. Selección, limpieza, transformación
Contenido Introducción 0. Dominio del problema 1. Selección 2. Limpieza 2.1 Limpieza 2.2 Enriquecimiento 2.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) 3. Transformación Eliminación de valores ausentes Discretización de atributos Numerización de atributos categóricos Normalización de atributos numéricos Reducción de dimensionalidad Aumento...
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Práctica 1. Introducción
Contenido Preliminares Algo de historia ¿Por qué usar R? Instalación de R Windows Instalación de R en Ubuntu Instalación de RStudio Instalación de Rtools Empezar a trabajar con R Creación de Proyectos Paquetes en R Ayuda en R Programación en R Variables y tipos de datos Operadores Estructuras de datos Estructuras de control If-Els...
12412 sym R (26387 sym/129 pcs) 28 img
Práctica 5. Agrupamiento
Contenido Contexto del problema Base de datos 0. Dominio del problema 1. Selección 2. Limpieza 3. Transformación 4 y 5. Modelado y validación Agrupamiento con método jerárquico Agrupamiento con método k-means Actividad calificada Minería de Datos Code Práctica 5. Agrupamiento Author Dr. Jorge Párraga Álava Facultad de Ciencias In...
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Práctica 3. Clasificación y Regresión
Contenido Introducción 0. Dominio del problema 1. Selección 2. Limpieza 2.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) 3. Transformación Numerización de atributos categóricos Normalización de atributos numéricos 4 y 5. Modelado y validación Clasificación con Naive Bayes Clasificación con Árboles de Decisión Predicción con Regresión L...
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