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Intro to Machine Learning course for Kairós

Introducción a Machine Learning con R

Recursos y temario del curso Introducción a Machine Learning con R en Kairós.

Temario

• Introducción a R (4h)
  • IDE y Addins
  • RMarkdown notebooks
  • Librerías relevantes: tidyverse vs base
  • Reporting y visualización
• Introducción al Machine Learning (3h)
  • Selección de features y preprocesamiento de datos (normalización, computación de nulos, etc)
  • Training and testing
  • Cross validation
  • Overfitting, underfitting and the bias-variance tradeoff
• Aprendizaje supervisado (5h)
  • Modelos de regresión
  • Naive Bayes
  • Support Vector Machines
  • Árboles de decisión
• Aprendizaje no supervisado (4h)
  • PCA
  • k-means

Documentación complementaria

Este curso se ha realizado gracias a decenas de información displonible para el público. Dado que no se puede enseñar todo, he recopilado la bibliografía en un tablero de trello al que tenéis acceso.