El flujo siempre es fit() (entrenar) y predict() (predecir). Algoritmos esenciales: Regresión Lineal/Logística: El punto de partida.
El ecosistema de Python se ha consolidado como el estándar de la industria para el desarrollo de Inteligencia Artificial. Este artículo explora cómo utilizar la tríada fundamental de librerías para cubrir todo el espectro del aprendizaje automático: desde modelos estadísticos clásicos hasta redes neuronales profundas. 1. Scikit-Learn: Los Cimientos aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow de Aurélien Géron (3ª edición). 2. Machine Learning con Scikit-Learn El flujo siempre es fit() (entrenar) y predict() (predecir)
Usar métricas como precisión, recall y la matriz de confusión. 5. Consejos para Dominar estas Librerías Este artículo explora cómo utilizar la tríada fundamental
Establecer una línea base (baseline) con modelos sencillos.
Semana 2 — Modelos clásicos y evaluación
: Domina la regresión (lineal y logística), árboles de decisión, y máquinas de vectores de soporte (SVM).