Saltar al contenido principal
Saltar al pie de página
- Regresión. Propósito, alcance, características de dataset, casos de uso para negocios. Regresión lineal, regresión logística.
- Clasificación. Propósito, alcance, tipo de dataset, casos de uso para negocios. Árboles de decisión, K-Nearest, RandomForest, SPV, Naive Bayes.
- Clustering con KMeans. Método de estimación, características de dataset, casos de uso para negocios.
- Clustering con DBScan. Método de estimación, características de dataset, casos de uso para negocios.
- Confusion Matrix. Método de cálculo e interpretación.
- Precision. Método de cálculo e interpretación.
- Recall. Método de cálculo e interpretación.
- Specificity. Método de cálculo e interpretación.
- F1-Score. Método de cálculo e interpretación.
- Taller: Implementación e interpretación de algoritmos supervisados con Orange Software.
- Taller: Implementación e interpretación de algoritmos no supervisados con Orange Software.