Unidad 3. Aprendizaje supervisado: modelos para análisis predictivo

Lección 1. ¿Qué es el aprendizaje supervisado? Fases y flujo de trabajo

Lección 2. Modelos supervisados para clasificación: algoritmos, métricas y usos

Material teórico (PDF)
Vídeo de recapitulación de conceptos clave (YOUTUBE)
Ejemplo de un modelo para clasificación (Inicio - Parte 1)
Ejemplo Naive Bayes (Parte 2)
- Notebook (COLAB)
- Vídeo explicativo (YOUTUBE)
Ejemplo K-Nearest Neighbors (Parte 3)
Ejemplo Regresión Logística (Parte 4)
Ejemplo Support Vector Machines (Parte 5)
Ejemplo Decision Trees y Random Forest (Parte 6 y Parte 7)
Ejemplo Adaboost (Parte 8)
Ejemplo de un modelo para clasificación (Final)
- Notebook (COLAB)
- Vídeo explicativo (YOUTUBE)
Otro ejemplo completo de clasificación

Lección 3. Modelos supervisados para regresión: algoritmos, métricas y usos

Material teórico (PDF)
Vídeo de recapitulación de conceptos clave (YOUTUBE)
Ejemplo de un modelo para regresión (Inicio - Parte 1)
Ejemplo Regresión lineal (Parte 2)
- Notebook (COLAB)
- Vídeo explicativo (YOUTUBE)
Ejemplo Support Vector Machines (Parte 3)
Ejemplo Decision Trees y Random Forest (Parte 4)
Ejemplo Adaboost (Parte 5)
Ejemplo de un modelo para regresión (Final - Parte 6)
- Notebook (COLAB)
- Vídeo explicativo (YOUTUBE)
Otro ejemplo completo de regresión