Tutoriales de aprendizaje automático

Esta página enumera todos los tutoriales de aprendizaje automático disponibles en Statologos.

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Introducción al aprendizaje automático

Aprendizaje supervisado frente a no supervisado
Regresión frente a algoritmos de clasificación
El equilibrio entre sesgo y varianza

Regresiones lineales

Regresión lineal simple ( R , Python )
Regresión lineal múltiple ( R , Python )

Algoritmos de clasificación

Regresión logística ( R , Python )
Análisis discriminante lineal ( R , Python )
Análisis discriminante cuadrático ( R , Python )

¿Cómo evaluar el ajuste del modelo?

¿Qué es el sobreajuste?
Validación cruzada de exclusión
( R , Python )
Validación cruzada de pliegue K  ( R , Python )

Selección de modelo

Selección del mejor subconjunto

Selección paso a paso ( R )

Regresión de cresta de regularización ( R , Python )

Regresión de lazo ( R , Python )

Reducción de dimensiones

Regresión de componentes principales (R , Python )
Mínimos cuadrados parciales ( R , Python )

Modelos de regresión avanzados

Regresión polinomial ( R , Python )
Splines de regresión adaptativa multivariante ( R , Python )

Métodos basados ​​en árboles

Clasificación y regresión Árboles  ( R )
Embolsado ( R )
Bosques aleatorios ( R )
Impulso ( R )
Análisis de componentes principales de aprendizaje no supervisado en R
K-Means Clustering en R
K-Medoids Clustering en R
Clustering jerárquico en R

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