Contraste de Hipótesis 1 – ¿cómo no aceptar lo falso?

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El contraste de hipótesis es una de las técnicas estadísticas más conocidas para juzgar si una determinada propiedad de una población es compatible con lo que podemos observar obteniendo una muestra de esta población. Un poco de estadística básica Vayamos poco a poco. Para comprender la base de la técnica del contraste de hipótesis, necesitamos …

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EU Datathon 2019 – certamen de datos abiertos

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EU Datathon 2019 EU Datathon 2019 es un certamen que tiene como objetivo fomentar el uso de los datos abiertos que proporciona la Unión Europea. El certamen permite a los concursantes mostrar sus habilidades en la utilización de los datos y también sus ideas innovadoras. Además, les ofrece la oportunidad de establecer contactos y encontrar apoyo …

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Regresión Lineal: teoría y ejemplos en Python

Regresión Lineal con ejemplos en Python

La regresión lineal es una de las técnicas más usadas en Machine Learning. Su fortaleza estriba en su simplicidad e interpretabilidad. La regresión polinómica, como ya veremos, es una extensión de la regresión lineal. Regresión Lineal – Teoría La regresión lineal es una técnica paramétrica de machine learning. Con «paramétrica» queremos decir que incluso antes …

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Inteligencia Artificial aplicada a meneame.net

Inteligencia Artificial aplicada a menéame

En este artículo, vamos a aplicar Inteligencia Artificial a todas las noticias de portada de meneame.net en 2018. Empezaremos realizando un análisis estadístico y visualización de datos. Después usaremos Procesamiento del Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático. Quisiera agradecer a Alfonso Martínez Heras su colaboración en este proyecto. Alfonso se ha encargado de crear un web scrapper …

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15 Librerías de Python para Machine Learning

Bokeh es una librería de python para visualizar datos de forma interactiva en un navegador web

Estas son las 15 mejores librerías de python para Machine Learning. Temas: Visualización, Cálculo Numérico, Análisis de Datos, Aprendizaje Automático, Deep Learning, Inteligencia Artificial Explicable, Procesamiento del Lenguaje Natural y mucho más. Todas las librerías de python que vamos a ver son gratuitas. Librerías de Python para Visualización Una de las fases del proceso de Machine …

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Análisis de Errores en Machine Learning

El alto error de entrenamiento indica que el modelo de machine learning es demasiado simple

El análisis de errores es una de las fases del proceso de machine learning más importantes. El análisis de errores nos va a permitir saber qué hacer para mejorar el rendimiento de un modelo de machine learning. Para analizar errores, nos vamos a concentrar en los errores entrenamiento y los errores de generalización. En particular: …

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Generalización en Machine Learning

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En Machine Learning, la Generalización es la capacidad de obtener buenos resultados con datos nuevos. En este artículo vamos a hablar de por qué es tan importante la generalización y cómo medirla. Intuición gráfica de la Generalización en Machine Learning Para explicar el concepto de generalización, vamos a intentar usar un ejemplo gráfico y usar …

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Error Cuadrático Medio para Regresión

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El Error Cuadrático Medio es el criterio de evaluación más usado para problemas de regresión. Se usa sobre todo cuando usamos aprendizaje automático supervisado. Para cada dato histórico podremos indicar el resultado correcto. Vamos a ver como se calcula. Cálculo del Error Cuadrático Medio Vamos a calcular el error cuadrático medio con un ejemplo. En …

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Las 7 Fases del Proceso de Machine Learning

Fases del Machine Learning

A la hora de usar Machine Learning, es conveniente seguir un proceso si queremos obtener buenos resultados. Al seguir un proceso, podemos hacer un mejor uso de nuestro tiempo. Además tendremos una orientación sobre qué es lo que debemos hacer en caso de que nuestros resultados no sean tan buenos como esperábamos. En este artículo …

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¿Clasificación o Regresión?

ImageNet - Concurso de Machine Learning usando Clasificación

Cuando usamos aprendizaje automático, podemos realizar tareas de clasificación o de regresión. La diferencia está en el tipo de resultado que queremos que la técnica de machine learning produzca. Veamos la diferencia. Clasificación Cuando usamos clasificación, el resultado es una clase, entre un número limitado de clases. Con clases nos referimos a categorías arbitrarias según …

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