Bienvenidos al curso de Machine Learning
  • Aplicaciones del Machine Learning
  • ¿Por qué el Machine Learning es el futuro?
  • Algunas notas, trucos y ayudas para seguir el curso
  • Este PDF puede ser de gran utilidad
  • Acerca de las valoraciones en Udemy
  • Cómo instalar Python y Anaconda (Mac, Windows y Linux)
  • Actualización: versión recomendada de Anaconda
  • Cómo instalar R y RStudio (Mac, Windows y Linux)
  • Cómo acceder a los materiales del curso en Github
  • BONUS: conoce a los creadores originales del curso
  • BONUS: Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor en español
  • Comunidades de Discord para aprender juntos online
  • BONUS para los recién inscritos
-------------------- Parte 1: Pre Procesado de Datos --------------------
  • Bienvenido a la Parte 1 - Pre Procesado de Datos
  • Obtén el conjunto de datos
  • Cómo importar librerías
  • Cómo importar data sets
  • Truco: problemas con el auto completar de spyder
  • Resumen de Python: programación orientada a objetos - clases y objetos
  • Datos faltantes o desconocidos
  • IMPORTANTE: Cambios en Python 3.7
  • Datos categóricos
  • Cómo dividir el data set en entrenamiento y test
  • Cómo escalar los datos
  • Y aquí va nuestra plantilla de pre procesado de datos
  • Pre procesamiento de datos
-------------------- Parte 2: Regresión --------------------
  • Bienvenido a la Parte 2: Regresión
Regresión Lineal Simple
  • Obtén el conjunto de datos
  • Dataset y Descripción del problema de la sección
  • Idea de la Regresión Lineal Simple - Paso 1
  • Idea de la Regresión Lineal Simple - Paso 2
  • Regresión Lineal Simple en Python - Paso 1
  • Regresión Lineal Simple en Python - Paso 2
  • Regresión Lineal Simple en Python - Paso 3
  • Regresión Lineal Simple en Python - Paso 4
  • Regresión Lineal Simple en R - Paso 1
  • Regresión Lineal Simple en R - Paso 2
  • Regresión Lineal Simple en R - Paso 3
  • Regresión Lineal Simple en R - Paso 4
  • Regresión Lineal Simple
Regresión Lineal Múltiple
  • Obtén el conjunto de datos
  • Dataset y Descripción del problema de la sección
  • Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 1
  • Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 2
  • Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 3
  • Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 4
  • Pre requisito: ¿Qué es el p-valor?
  • Idea de la Regresión Lineal Múltiple - Paso 5
  • La función OLS en las nuevas versiones de Python
  • Regresión Lineal Múltiple en Python - Paso 1
  • Regresión Lineal Múltiple en Python - Paso 2
  • Regresión Lineal Múltiple en Python - Paso 3
  • Regresión Lineal Múltiple en Python - Eliminación hacia atrás - Preparativos
  • Regresión Lineal Múltiple en Python - Eliminación hacia atrás - EJERCICIO!
  • Regresión Lineal Múltiple en Python - Eliminación hacia atrás - Solución
  • Regresión Lineal Múltiple en Python - Eliminación hacia atrás automática
  • Regresión Lineal Múltiple en R - Paso 1
  • Regresión Lineal Múltiple en R - Paso 2
  • Regresión Lineal Múltiple en R - Paso 3
  • Regresión Lineal Múltiple en R - Eliminación hacia atrás - EJERCICIO
  • Regresión Lineal Múltiple en R - Eliminación hacia atrás - Solución
  • Regresión Lineal Múltiple en R - Eliminación hacia atrás automática
  • Regresión Lineal Múltiple
Regresión Polinómica
  • Idea de la Regresión Polinómica
  • Obtención del conjunto de datos
  • Regresión Polinómica en Python - Paso 1
  • Regresión Polinómica en Python - Paso 2
  • Regresión Polinómica en Python - Paso 3
  • Cambio de sintaxis para la predicción polinómica en Python 3.7
  • Regresión Polinómica en Python - Paso 4
  • Plantilla de Regresión Polinómica en Python
  • Regresión Polinómica en R - Paso 1
  • Regresión Polinómica en R - Paso 2
  • Regresión Polinómica en R - Paso 3
  • Regresión Polinómica en R - Paso 4
  • Plantilla de Regresión Polinómica en R
Regresión con Máquinas de Soporte Vectorial (SVR)
  • Idea de la SVR
  • Obtén el conjunto de datos
  • SVR en Python
  • SVR en R
Regresión con Árboles de Decisión
  • Idea de la Regresión con Árboles de Decisión
  • Obtén el conjunto de datos
  • Regresión con Árboles de Decisión en Python
  • Regresión con Árboles de Decisión en R
Regresión con Bosques Aleatorios
  • Idea de la Regresión con Bosques Aleatorios
  • Obtén el conjunto de datos
  • Regresión con Bosques Aleatorios en Python
  • Regresión con Bosques Aleatorios en R
Evaluar el Rendimiento en Modelos de Regresión
  • Idea del factor R Cuadrado
  • Idea del factor R Cuadrado Ajustado