Tutoriales de aprendizaje automático

Esta página enumera todos los tutoriales de aprendizaje automático disponibles en Statología.

Introducción al aprendizaje automático Aprendizaje
supervisado frente a no supervisado
Regresión frente a algoritmos de clasificación
El equilibrio entre sesgo y varianza

Regresión lineal Regresión lineal
simple ( R , Python )
Regresión lineal múltiple ( R , Python )

Clasificación
Regresión logística ( R , Python )
Análisis discriminante lineal ( R , Python )
Análisis discriminante cuadrático ( R , Python )

Cómo evaluar el ajuste del modelo
¿Qué es el sobreajuste?
Validación cruzada de exclusión
( R , Python )
Validación cruzada de pliegue K  ( R , Python )

Selección de modelo Selección del
mejor subconjunto Selección
paso a paso
( R )


Regresión de cresta de regularización ( R , Python )
Regresión de lazo ( R , Python )

Reducción de dimensiones
Regresión de componentes principales
(R , Python )
Mínimos cuadrados parciales ( R , Python )

Modelos de regresión avanzados Regresión
polinomial
( R , Python )
Splines de regresión adaptativa multivariante ( R , Python )

Métodos basados ​​en
árboles Clasificación y regresión Árboles  ( R )
Embolsado ( R )
Bosques aleatorios ( R )
Impulso ( R )

Análisis de componentes principales de aprendizaje no supervisado
en R
K-Means Clustering en R
K-Medoids Clustering en R
Clustering jerárquico en R

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