Description
Charla introductoria a Machine Learning con Python:
- Introducción: Definición, terminología y casos de uso.
- Herramientas: Numpy, SciPy, Pandas, Scikit-learn y Anaconda
- Regresión lineales
- Clustering: kmeans, elegir número de clusters
- Decision tree: Arbol de decisiones, Overfitting
- KNeighbors: Funcionamiento de KNeighbors, Acierto vs. nº vecinos, Nunca pruebes un modelo con los mismos datos que usaste para entrenarlo.
- Feature engineering: Titanic dataset
- Metricas: Precision & Recall. CKD (Chronic Kidney Disease) dataset