Etiqueta: machine learning

En este artículo aprenderemos en qué consiste una de las librerías más famosas del lenguaje Python. Trataremos de explicar desde su instalación hasta realizar una pequeña prueba para ir entendiendo como trabajar con esta...

Existen muchas posibles aplicaciones de la tecnología Machine Learning, por desgracia, en las aplicaciones móviles, no hay muchos desarrolladores que hagan uso de ellas.

Algoritmos de clasificación con RStudio: árboles de decisión, modelo del bosque aleatorio, matrices de confusión, curvas ROC y particionamiento de datos

gráficos de judías, gráficas con funciones de densidad sobre histogramas, matrices de scatterplots, representación de datos sobre mapas.

Daremos un repaso rápido a algunos conceptos básicos de estadística para centrarnos en la detección y reemplazo de outliers con R. Por el camino aprenderemos a manejar fechas y horas, a convertir una variable numérica en categórica, los diagramas de caja y bigotes, y a crear nuestras propias funciones.

Aprenderemos a construir un dataFrame, a obtener datos con R a través de la librería RCurl, a leer un fichero de formato de ancho fijado (FWF), tablas HTML y a parsear XMLs. También presentaremos...

En este artículo aprenderemos cómo leer un JSON con R usando RStudio. Trataremos un JSON desde internet y lo cargaremos en un dataFrame con el que poder trabajar. Conoceremos la librería jsonlite y curl, además de aprender cómo escapar caracteres de una URI, y cómo concatenar cadenas de texto. También aprenderemos a mezclar dos dataFrames y a verificar que son idénticos o no.

El Big Data, Machine Learning y en general El Data Science se pueden trabajar de una forma muy sencilla con R y RStudio. Este es el primer tutorial de muchos, donde quiero sumergirme en estos temas de la mano de R y del IDE RStudio

En este tutorial vemos una introducción a Google Colab, qué es, para qué sirve y algunas de sus funciones más útiles: Python y Machine learning en la nube.

Índice de contenidos 1. Introducción 2. Entorno 3. Introducción al machine learning 3.1. Clasificación 3.2. Regresión 3.3. Weka 4. Ejemplo de clasificación 4.1. Árbol de decisión 4.2. Métricas de error de evaluación y predicción ...