Ciencia de Datos para aprendizaje automático. - 036.- Ciencia de Datos para ML. Algoritmo K-nearest neighbors.

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