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The new version of my Machine Learning Introductory Course.

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jdariasl/ML_2020

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Clase 01 - Introducción al Machine Learning.ipynb
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Clase 02 - Regresión lineal y regresión logística.ipynb
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Clase 03 - Funciones discriminantes Gausianas.ipynb
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Clase 04 - Modelos no Paramétricos.ipynb
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Clase 05 - Métricas de error.ipynb
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Clase 06 - Complejidad de modelos, sobreajuste y metodologías de validación.ipynb
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Clase 07 - Regularización.ipynb
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Clase 08 - Modelos de Mezclas de Gausianas.ipynb
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Clase 09 - Unsupervised Learning.ipynb
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Clase 10 - Árboles de Decisión, Voting, Bagging, Random Forest.ipynb
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Clase 11 - Boosting, Stacking.ipynb
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Clase 12 - Redes Neuronales Artificiales.ipynb
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Clase 13 - Mapas Auto-Organizables.ipynb
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Clase 14 - Redes Neuronales Recurrentes.ipynb
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Clase 15 - Máquinas de Véctores de Soporte.ipynb
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Clase 16 - Estrategias Multiclase basadas en clasificadores binarios.ipynb
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Clase 17 - Selección de Características.ipynb
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Clase 18 - Lasso y redes elásticas.ipynb
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Clase 19 - Análisis de Componentes Principales.ipynb
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Clase 20 - Análisis Discriminante de Fisher.ipynb
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Machine Learning 2020

New version of my Machine Learning Introductory Course. This repo contains the course's technical material. It is to be used only by the course developers.

For full interactive content access visit the following web page: https://jdariasl.github.io/ML_2020/intro.html

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