Profundizar

Clasificación y principales características Se utilizan para tareas tanto de clasificación como de regresión, así como para otro tipo de problemas cognitivos que veremos más adelante.

Redes neuronales - Perceptrón simple - Práctica

Jeshua Romero Guadarrama
1 Min para leer
22 Jun, 2021
- Python
- Redes neuronales

python from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.linear_model import Perceptron python X, y = load_digits(return_X_y=True) python clf = Perceptron(tol=1e-3, random_state=0) python clf.

Portales de datos abiertos

Jeshua Romero Guadarrama
1 Min para leer
18 Jun, 2021
- Python
- Datos abiertos

Repositorio de Machine Learning UCI https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php Portal de datos abiertos de la Unión Europea https://data.

Clasificación y principales características El algoritmo KNN es: De clasificación, principalmente, aunque también se adapta a problemas de regresión: si las etiquetas de los datos de entrenamiento son variables continuas en lugar de variables discretas, la etiqueta asignada a un nuevo punto se calcula en función de la media de las etiquetas de sus k vecinos más cercanos.

Nearest Neighbors - Práctica de regresión

python from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.

Nearest Neighbors - Práctica de clasificación

python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.

Mostrando elementos de Profundizar