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Descripción del curso
Esta introducción de nivel principiante al aprendizaje automático abarca cuatro de los algoritmos de clasificación más comunes. Obtendrá una comprensión básica de cómo aborda cada algoritmo una tarea de aprendizaje, además de aprender las funciones de R necesarias para aplicar estas herramientas a su propio trabajo.
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Fundamentos del machine learning en R
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Ir a la pista- 1
k-Primeros vecinos (kNN)
GratuitoComo el algoritmo kNN literalmente "aprende con el ejemplo", es un buen ejemplo para empezar a entender el aprendizaje automático supervisado. En este capítulo se introduce la clasificación mientras se trabaja en la aplicación de kNN al reconocimiento de señales de tráfico en vehículos autoconducidos.
Clasificación con vecinos más próximos50 xpReconocer una señal de tráfico con kNN100 xpPensar como kNN50 xpExploración del conjunto de datos de señales de tráfico100 xpClasificar una colección de señales de tráfico100 xp¿Y la "k" de kNN?50 xpComprender el impacto de la "k50 xpProbar otros valores "k100 xpVer cómo votaron los vecinos100 xpPreparación de datos para kNN50 xp¿Por qué normalizar los datos?50 xp - 2
Bayes ingenuo
Naive Bayes utiliza principios del campo de la estadística para hacer predicciones. En este capítulo se introducen los fundamentos de los métodos bayesianos y se explora cómo aplicar estas técnicas a las sugerencias de destinos tipo iPhone.
Comprender los métodos bayesianos50 xpCálculo de probabilidades100 xpComprender los sucesos dependientes50 xpUn sencillo modelo de localización Naive Bayes100 xpExamen de las probabilidades "brutas100 xpComprender la independencia50 xpComprender la "ingenuidad" de NB50 xp¿A quién llamas ingenuo?50 xpUn modelo de localización más sofisticado100 xpPrepararse para imprevistos100 xpComprender la corrección de Laplace50 xpAplicación de Naive Bayes a otros problemas50 xpManejo de predictores numéricos50 xp - 3
Regresión logística
La regresión logística consiste en ajustar una curva a datos numéricos para hacer predicciones sobre sucesos binarios. En este capítulo se ofrece una visión general de esta técnica y se explica cómo aplicarla a los datos de recaudación de fondos.
Predicciones binarias con regresión50 xpCreación de modelos sencillos de regresión logística100 xpHacer una predicción binaria100 xpLas limitaciones de la precisión50 xpCompensaciones por el rendimiento del modelo50 xpCálculo de las curvas ROC y AUC100 xpComparación de curvas ROC50 xpVariables ficticias, datos que faltan e interacciones50 xpCodificación de características categóricas100 xpTratamiento de los datos que faltan100 xpComprender los indicadores de valores omitidos50 xpConstruir un modelo más sofisticado100 xpSelección automática de funciones50 xpLos peligros de la regresión por pasos50 xpCreación de un modelo de regresión por pasos100 xp - 4
Árboles de clasificación
Los árboles de clasificación utilizan estructuras similares a diagramas de flujo para tomar decisiones. Dado que los humanos pueden entender fácilmente estas estructuras de árbol, los árboles de clasificación son útiles cuando se necesita transparencia, como en la aprobación de préstamos. Utilizaremos el conjunto de datos de Lending Club para simular este escenario.
Tomar decisiones con los árboles50 xpConstruir un árbol de decisión sencillo100 xpVisualización de árboles de clasificación100 xpEntender las decisiones del árbol50 xpÁrboles de clasificación cada vez más grandes50 xp¿Por qué se parten algunas ramas?50 xpCreación de conjuntos de datos de prueba aleatorios100 xpConstruir y evaluar un árbol más grande100 xpRealizar una evaluación justa del rendimiento50 xpTender a árboles de clasificación50 xpPrevenir el crecimiento excesivo de los árboles100 xpCrear un árbol bien podado100 xp¿Por qué conviene podar los árboles?50 xpVer el bosque desde los árboles50 xpComprender los bosques aleatorios50 xpCreación de un modelo de bosque aleatorio100 xp
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