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K-Vecinos Más Cercanos (KNN) para Clasificación con Python
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Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 4 de Octubre). K-Vecinos Más Cercanos (KNN) para Clasificación con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video].
ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado.
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
********************************************
En este video se explica visualmente una de las técnicas de aprendizaje de máquina más utilizadas: K-vecinos más cercanos (KNN por sus siglas en inglés) como #Clasificador. Además, se presenta un caso práctico para aterrizar los conceptos. KNN se programa utilizando la librería Scikit-Learn de Python.
Índice del Video:
0:00 Interpretación básica
2:14 Datos y contexto
4:00 Pagadores vs deudores
8:25 Explicación KNN
10:22 Construcción modelo
17:20 Evaluación
25:12 Regiones de clases
⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias.
⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI:
#CienciaDeDatos #AprendizajeDeMaquina #DataScience #MachineLearning #ScikitLearn #python
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 4 de Octubre). K-Vecinos Más Cercanos (KNN) para Clasificación con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video].
ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado.
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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En este video se explica visualmente una de las técnicas de aprendizaje de máquina más utilizadas: K-vecinos más cercanos (KNN por sus siglas en inglés) como #Clasificador. Además, se presenta un caso práctico para aterrizar los conceptos. KNN se programa utilizando la librería Scikit-Learn de Python.
Índice del Video:
0:00 Interpretación básica
2:14 Datos y contexto
4:00 Pagadores vs deudores
8:25 Explicación KNN
10:22 Construcción modelo
17:20 Evaluación
25:12 Regiones de clases
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⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI:
#CienciaDeDatos #AprendizajeDeMaquina #DataScience #MachineLearning #ScikitLearn #python
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