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Guía de Machine Learning
Contenido
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Introducción
Modulo Machine Learning
Un flujo de trabajo de Machine Learning
Binning
Introducción a Binning
Definición de las propiedades de binning
Configuración de opciones básicas
Salida Binning
K-Means Clustering
Introducción a K-Means Clustering
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Regresión lineal
Introducción a la regresión lineal
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Logistic Regression
Introducción a Logistic Regression
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
PCA
Introducción al Análisis de componentes principales
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Random Forest Classification
Introducción a Random Forest Classification
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Regresión de bosques aleatorios
Introducción a Random Forest Classification
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Administración de modelo de aprendizaje automático
Introducción a Evaluación de modelo
Acceso a Machine Learning Model Management
Operaciones de la evaluación de modelo
Ficha Detalles de modelo
Detalles de K-Means Clustering
Detalles de Logistic Regression
Detalles de Linear Regression
Detalles de Random Forest Regression
Detalles de Random Forest Classification: Binomial
Detalles de Random Forest Classification: Multinomial
Detalles de análisis de componentes principales
Ejemplos de aprendizaje de ciencia de datos supervisados
Préstamo de predicción predeterminada mediante datos de Lending Club
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