Ciencia de Datos para aprendizaje automático. 026.- Ciencia de Datos para ML. Introducción a Scikit-Learn.
026.- Ciencia de Datos para ML. Introducción a Scikit-Learn. Transcript and Lesson Notes
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Key Takeaways
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Key Concepts
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Profundizar en los contenidos del vídeo con NotebookLM: https://tinyurl.com/CDYAA026 Pódcast sobre el vídeo: https://tinyurl.com/CDYAAP026 Video en el que empezamos un bloque que vamos a dedicar al trabajo con la scikit-learn la biblioteca Python para aprendizaje automático. Empezamos viendo como usarla para llevar a cabo clasificaciones usando el dataset iris, y como utiliza el método OvR(One Versus Rest) para aplicar algoritmos de clasificación binarias a datasets formados por más de dos clases. https://colab.research.google.com/drive/1SBLO04z1maBdash0yBmg5C8cYIh72hAj?usp=sharing
Lesson FAQs
What is 026.- Ciencia de Datos para ML. Introducción a Scikit-Learn. about?
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What key concepts are covered in this lesson?
The lesson covers videotutoriales, illasaron, videotutoriales.com, programación, educación.
What should I learn before 026.- Ciencia de Datos para ML. Introducción a Scikit-Learn.?
Review the previous lessons in Ciencia de Datos para aprendizaje automático., then use the transcript and key concepts on this page to fill any gaps.
How can I practice after this lesson?
Practice by applying the main concepts: videotutoriales, illasaron, videotutoriales.com, programación.
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