Aprendizaje Supervisado: Clasificación

Durante este curso, continuaremos aprendiendo otra aplicación importante en el aprendizaje supervisado: resolver problemas de clasificación. En las siguientes lecciones, se le presentarán: regresión logística, algoritmo de los k vecinos más cercanos, Naive Bayes, máquina de vectores de soporte, perceptrón y red neuronal artificial, árbol de decisión y bosque aleatorio, y métodos de bagging y boosting. El curso comenzará con el principio de cada uno de estos métodos. Se supone que debe comprender completamente la implementación

💡 Este tutorial está traducido por IA desde la versión en inglés. Para ver la versión original, puedes hacer clic aquí