El algoritmo de agrupamiento K Means es una técnica de aprendizaje automático no supervisado utilizada para agrupar puntos de datos. En este tutorial, revisaremos algo de teoría sobre cómo funciona K Means y luego resolveremos un problema de agrupamiento de grupos de ingresos utilizando sklearn, kmeans y python. El método del codo es una técnica utilizada para determinar el número óptimo de k, también revisaremos ese método.
#AprendizajeAutomático #PythonAprendizajeAutomático #TutorialAprendizajeAutomático #Python #TutorialPython #CapacitaciónPython #CursoAprendizajeAutomático #kmeans #TécnicaAprendizajeAutomático #sklearn #tutorialessklearn #tutorialesscikitlearn
Temas que se cubren en este Video:
0:00 introducción
0:08 Teoría - Explicación del aprendizaje supervisado vs no supervisado y cómo funciona el agrupamiento K Means. K Means es aprendizaje no supervisado
5:00 Método del codo
7:33 Codificación (inicio) (Agrupar ingresos de personas según la edad)
9:38 Creación y entrenamiento del modelo KMeans de sklearn.cluster
14:56 Usar MinMaxScaler de sklearn
24:07 Ejercicio (Agrupar flores de iris usando su ancho y largo de pétalo)
Próximo Video:
Lista de reproducción popular:
Herramientas y Bibliotecas:
Tutoriales de Scikit learn
Tutoriales de Sklearn
Aprendizaje automático con tutoriales de scikit learn
Aprendizaje automático con tutoriales de sklearn
Para descargar csv y código para todos los tutoriales: ve a
https://github.com/codebasics/py, haz clic en un botón verde para clonar o descargar todo el repositorio y luego ve a la carpeta relevante para acceder a ese archivo específico.
¿Necesitas ayuda para construir software o soluciones de análisis de datos e IA? Mi empresa
https://www.atliq.com/ puede ayudar. Haz clic en el botón de Contacto en ese sitio web.
#️⃣ Redes Sociales #️⃣