Ciencia de Datos para aprendizaje automático. 036.- Ciencia de Datos para ML. Algoritmo K-nearest neighbors.
036.- Ciencia de Datos para ML. Algoritmo K-nearest neighbors. Transcript and Lesson Notes
Videotutorial en el que vemos el uso del Algoritmo K-nearest neighbors, K vecinos más cercanos en español, uno de los modelos de aprendizaje automático denominados no paramétricos. Vemos las características y diferencias
Quick Summary
Videotutorial en el que vemos el uso del Algoritmo K-nearest neighbors, K vecinos más cercanos en español, uno de los modelos de aprendizaje automático denominados no paramétricos. Vemos las características y diferencias
Key Takeaways
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Key Concepts
Full Transcript
Videotutorial en el que vemos el uso del Algoritmo K-nearest neighbors, K vecinos más cercanos en español, uno de los modelos de aprendizaje automático denominados no paramétricos. Vemos las características y diferencias entre los modelos paramétricos y no paramétricos. Vemos sobre una gráfica el funcionamiento de KNN y creamos de nuevo un ejemplo práctico usando el dataset Iris para poder ver el algoritmo en funcionamiento. A partir del próximo videotutorial iniciamos un nuevo bloque que vamos a dedicar a los datos de entrenamiento, porque ningún algoritmo de aprendizaje podrá hacer buenas predicciones sin contar con datos que le ofrezcan características informativas claras y discriminatorias, tanto para clasificación como regresión. Veremos temas como pre-procesamiento de datos, selección de características, reducción de dimensionalidad, lo que nos permitirá posteriormente poder llevar a cabo mejores evaluaciones del rendimiento de los modelos y ajuste de los algoritmos. https://colab.research.google.com/drive/1SBLO04z1maBdash0yBmg5C8cYIh72hAj?usp=sharing
Lesson FAQs
What is 036.- Ciencia de Datos para ML. Algoritmo K-nearest neighbors. about?
Videotutorial en el que vemos el uso del Algoritmo K-nearest neighbors, K vecinos más cercanos en español, uno de los modelos de aprendizaje automático denominados no paramétricos. Vemos las características y diferencias
What key concepts are covered in this lesson?
The lesson covers videotutoriales, illasaron, videotutoriales.com, programación, educación.
What should I learn before 036.- Ciencia de Datos para ML. Algoritmo K-nearest neighbors.?
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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Yes. The full transcript is visible on this page in indexable HTML sections.
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