Jeshua Romero Guadarramapython import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC python x_coord = [1, 0.5, 2, 1.5, 6, 7, 7.75, 9] y_coord = [4, 0.5, 3, 2.5, 9, 10, 9.5, 8.5] y = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]) …
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Jeshua Romero GuadarramaY = a·X^b a = 4 b = 3 Y = 4·X^3
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Jeshua Romero Guadarramapython import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import linear_model import pandas as pd Datos de estudio python X = np.array([32, 25, 25, 22, 24, 35, 40, 30, 28, 25]) y = …
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Jeshua Romero GuadarramaLa reducción de la dimensionalidad es una de las técnicas básicas de preprocesado de datos, que consiste en la reducción del número de variables.
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Jeshua Romero GuadarramaClasificación 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. Modelos de …
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Jeshua Romero Guadarramapython 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 …
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Jeshua Romero GuadarramaRepositorio de Machine Learning UCI https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php Portal de datos abiertos de la Unión Europea https://data.europa.eu/euodp/es/home
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Jeshua Romero GuadarramaClasificación 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 …
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Jeshua Romero Guadarramapython from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split import pandas as pd python diabetes = …
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Jeshua Romero Guadarramapython import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, neighbors from sklearn.model_selection import train_test_split python iris = …
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