Etiqueta: machine learning
Gráficos de judías, ScatterPlots y mapas con RStudio
gráficos de judías, gráficas con funciones de densidad sobre histogramas, matrices de scatterplots, representación de datos sobre mapas.
Detección y reemplazo de outliers con R
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.
Obtener datos con R (HTML, XML y FWF)
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...
Leer un JSON con R (RStudio)
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.
Introducción a Data Science con R y RStudio
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
Google Colab: Python y Machine Learning en la nube
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.
Introducción al machine learning con Weka
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
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Crear una Red Neuronal con Spark MLlib
En este tutorial vamos a ver como utilizar Spark para resolver un problema con una red neuronal y lo fácil que es cambiarla por un árbol de decisión.
Primeros pasos con Jupyter Notebook
Jupyter Notebook es un entorno de trabajo interactivo que permite desarrollar código en Python de manera dinámica, a la vez que integrar en un mismo documento tanto bloques de código como texto, gráficas o imágenes.
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