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Guía de Machine Learning
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Bienvenida
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
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Puerto de salida
Puerto de métricas de modelo
Regresión lineal
Introducción
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Puertos de salida
Puerto de calificación de modelo
Puerto de métricas de modelo
Logistic Regression
Introducción
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Puertos de salida
Puerto de calificación de modelo
Puerto de métricas de modelo
Análisis de componentes principales
Introducción
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Puerto de salida
Puerto de métricas de modelo
Random Forest Classification
Introducción
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Puertos de salida
Puerto de calificación de modelo
Puerto de métricas de modelo
Regresión de bosques aleatorios
Introducción
Definición de las propiedades del modelo
Configuración de opciones básicas
Configuración de opciones avanzadas
Salida de modelo
Puertos de salida
Puerto de calificación de modelo
Puerto de métricas de modelo
Administración de modelo de aprendizaje automático
Acceso a Machine Learning Model Management
Evaluación de modelo
Introducción a Evaluación de modelo
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
Administración de binning
Introducción a Binning Management
Operaciones de administración de binning
Flujos de demostración de ciencia de datos
Introducción
Aprendizaje supervisado: Predicción de probabilidad de incumplimiento
Aprendizaje no supervisado: Segmentación
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