Machine Learning Tutorial

Los modelos de machine learning son potentes, pero difíciles de interpretar. Sin embargo, los valores SHAP pueden ayudarte a comprender cómo influyen las características del modelo en las predicciones.

Este artículo trata de cómo y cuándo utilizar la clasificación k vecinos más próximos con scikit-learn. Centrado en conceptos, flujo de trabajo y ejemplos. También cubrimos las métricas de distancia y cómo seleccionar el mejor valor para k mediante validación cruzada.

Aprende sobre técnicas, aplicaciones y herramientas de aumento de datos con un tutorial de TensorFlow y Keras.

En este tutorial, aprenderás sobre las máquinas de vectores de soporte, uno de los algoritmos de machine learning supervisado más populares y utilizados.

Este artículo trata de cómo y cuándo utilizar la clasificación Random Forest con scikit-learn. Centrado en conceptos, flujo de trabajo y ejemplos. También veremos cómo utilizar la matriz de confusión y las importancias de las características.

Descubre la potencia de XGBoost, uno de los marcos de machine learning más populares entre los científicos de datos, con este tutorial paso a paso en Python.

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