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Bienvenidos al curso Fundamentos intermedios de ML
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Regresión lineal para valores continuos
Mínimos cuadrados lineales para ajustar una recta a puntos de un plano cartesiano: Iris
Mínimos cuadrados lineales para ajustar una recta a puntos de un plano cartesiano: Alzheimer
Ejercicio mínimos cuadrados: los pingüinos
Solución ejercicio mínimos cuadrados: los pingüinos
Mínimos cuadrados ordinarios al detalle
Verificación de los OLS
Mínimos cuadrados con variables categóricas
Ejercicio: Predecir el precio medio de la vivienda en California
Ejercicio: Predecir el precio medio de la vivienda en California
Solución al ejercicio de las casas de California
La Regresión Logística
Jack y Rose en el Titanic
Ejercicio final: la competición de Kaggle del Titanic
Ejercicio Final
Batiendo los records de Kaggle
Deep/Machine Learning vs Estadística Frecuentista
Estadística Bayesiana
Probabilidades previas
El teorema de Bayes
Para seguir aprendiendo sobre probabilidad y estadística
Proyecto Final de Curso
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!

instructor

5.0 /5
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  • Avatar
    Caty
    (5)
    Excelente curso

    Genial para seguir reforzando los Fundamentos intermedios de Matemáticas en el Machine learning, y vamos a por mas. Seguire aplicandolo

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    Mi siguiente nivel en ML

    Después de dominar los fundamentos, este curso me llevó al siguiente nivel. Profundicé en conceptos matemáticos más avanzados y cómo se aplican al Machine Learning. Fue un reto, pero valió la pena.

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Profundizando en la teoría y la práctica

    Después de completar los fundamentos, este curso me ayudó a dar el siguiente paso. Aprender probabilidad, estadística y teoría de la información de manera práctica con Python ha sido increíblemente útil. Me ha permitido entender mejor modelos de Machine Learning y cómo funcionan realmente los algoritmos detrás de escena.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Matemáticas para ML: La clave que me faltaba

    Este curso me dio las bases matemáticas que necesitaba para Machine Learning. Con ejercicios prácticos en NumPy, TensorFlow y PyTorch, ahora entiendo mejor la probabilidad y estadística. ¡Muy recomendado!

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Fundamentos de Matematicas para ML 2 parte

    Este curso es maravilloso . Bien explicado y muy bien documentado. Felicidades y lo recomiendo ampliamente

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    Explica de manera clara su aplicación en modelos complejos

    profundiza en temas clave como álgebra avanzada, optimización y teoría de matrices

  • Avatar
    María del Mar
    (5)
    Las matemáticas hechas fáciles

    Juan Gabriel es un mago de estos temas. Ya puede ser física nuclear cuántica que él la explicará para que un niño de 5 años la entienda. Un curso muy recomendable sin duda alguna

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    Hay que manejar las matematicas

    para que pueda tener un mejor entendimiento de los curso de ML e IA, me encanta esta serie por eso

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