Referencia de bolsillo sobre aprendizaje automático

Capítulo 1. Introducción Introducción

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No se trata tanto de un manual de instrucciones como de notas, tablas y ejemplos para el aprendizaje automático. Fue creado por el autor como un recurso adicional durante la formación, pensado para ser distribuido como un cuaderno físico. Los participantes (que prefieren las características físicas del material de árbol muerto) podían añadir sus propias notas y pensamientos y disponer de una valiosa referencia de ejemplos curados.

Trataremos la clasificación con datos estructurados. Otras aplicaciones comunes del aprendizaje automático incluyen la predicción de un valor continuo (regresión), la creación de conglomerados o el intento de reducir la dimensionalidad, entre otras. En este libro no se tratan las técnicas de aprendizaje profundo. Aunque esas técnicas funcionan bien para datos no estructurados, la mayoría recomienda las técnicas de este libro para datos estructurados.

Asumimos conocimientos y familiaridad con Python. Es útil aprender a manipular datos utilizando la biblioteca pandas. Tenemos muchos ejemplos que utilizan pandas, y es una herramienta excelente para tratar datos estructurados. Sin embargo, algunas de las operaciones de indexación pueden resultar confusas si no estás familiarizado con numpy. La cobertura completa de pandas podría ser un libro en sí mismo.

Bibliotecas utilizadas

Este libro utiliza muchas ...