Descripción del curso
En este capítulo aprenderá sobre conceptos y técnicas de aprendizaje supervisado. Abarcará la regresión lineal y logística. Aprenderá sobre las máquinas de vectores de soporte y sus usos. Este capítulo también cubre árboles de decisión, bosques aleatorios, aprendizaje de conjuntos y cómo se relacionan todos. También se discute en este capítulo las redes neuronales.
Objetivos de aprendizaje:
- Aprender sobre varias técnicas de aprendizaje automático supervisados
- Conocer los beneficios de los conjuntos sobre los clasificadores básicos individuales
Habilidades:
- Aprender a implementar la regresión logística y lineal en Python
- Aprender a implementar máquinas vectoriales de soporte en Python
- Aprender a implementar árboles de decisión y bosques aleatorios en Python
- Aprender a implementar redes neuronales en Python
Lo que aprenderás
- Aplicar regresión lineal y logística como técnicas de aprendizaje supervisado
- Utilizar máquinas de vectores de soporte y comprender sus usos
- Construir árboles de decisión y bosques aleatorios y cómo se relacionan
- Explorar aprendizaje en conjunto y los beneficios de los conjuntos sobre clasificadores básicos individuales
- Comprender redes neuronales dentro del aprendizaje automático supervisado
Puntos clave
- Este capítulo cubre conceptos y técnicas de aprendizaje supervisado, incluida la regresión lineal y logística.
- Se discuten máquinas de vectores de soporte y sus usos junto con árboles de decisión y bosques aleatorios.
- El capítulo explica árboles de decisión, bosques aleatorios y aprendizaje en conjunto y cómo se relacionan todos entre sí.
- Destaca los beneficios de los conjuntos sobre clasificadores básicos individuales.
- Las redes neuronales también se discuten dentro del alcance del aprendizaje automático supervisado.
Preguntas frecuentes
¿Qué técnicas de aprendizaje automático supervisado cubre este capítulo?
Cubre regresión lineal y logística, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, bosques aleatorios, aprendizaje en conjunto y redes neuronales.
¿Qué aprenderé sobre conjuntos en este curso?
Aprenderá sobre aprendizaje en conjunto y los beneficios de los conjuntos sobre clasificadores básicos individuales, y cómo árboles de decisión, bosques aleatorios y aprendizaje en conjunto se relacionan entre sí.
¿En qué habilidades se enfoca este curso?
Se enfoca en aprendizaje supervisado, algoritmos de aprendizaje automático y métodos, métodos de minería de datos y aprendizaje de árboles de decisión.
¿Están incluidas las redes neuronales en este capítulo?
Sí, las redes neuronales se discuten en este capítulo.
