Ciencia de Datos para aprendizaje automático. 034.- Ciencia de Datos para ML. Cálculo de la Ganancia de información en los árboles de decisión.
034.- Ciencia de Datos para ML. Cálculo de la Ganancia de información en los árboles de decisión. Transcript and Lesson Notes
Vemos los fundamentos matemáticos de los árboles de decisión. De qué modo estos modelos deciden automáticamente cuáles son las mejores preguntas que deben de hacer para clasificar los datos, reduciendo las impurezas y au
Quick Summary
Vemos los fundamentos matemáticos de los árboles de decisión. De qué modo estos modelos deciden automáticamente cuáles son las mejores preguntas que deben de hacer para clasificar los datos, reduciendo las impurezas y au
Key Takeaways
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Key Concepts
Full Transcript
Vemos los fundamentos matemáticos de los árboles de decisión. De qué modo estos modelos deciden automáticamente cuáles son las mejores preguntas que deben de hacer para clasificar los datos, reduciendo las impurezas y aumentando la ganancia de información en cada subdivisión de datos. https://colab.research.google.com/drive/1SBLO04z1maBdash0yBmg5C8cYIh72hAj?usp=sharing
Lesson FAQs
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What should I learn before 034.- Ciencia de Datos para ML. Cálculo de la Ganancia de información en los árboles de decisión.?
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How can I practice after this lesson?
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