Supervised Learning with Python
Vaibhav Verdhan
- Editorial
- Apress
- Año
- 2020
- Páginas
- ~392
- Nivel
- Intermedio
De qué trata
Manual práctico de aprendizaje supervisado y ciencia de datos escrito por Vaibhav Verdhan y publicado por Apress en 2020. Introduce los algoritmos esenciales de clasificación y regresión utilizando Python y Scikit-Learn.
Aborda la preparación de datos y preprocesamiento con Pandas, regresión lineal y logística, árboles de decisión, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Gradient Boosting y métricas de evaluación de modelos (curvas ROC, precisión, recall).
Vaibhav Verdhan adopta un estilo orientado a la solución de problemas de negocio reales, explicando la intuición matemática de cada técnica y cómo prevenir el sobreajuste (overfitting). Ideal para quienes inician en machine learning aplicado.
- Machine Learning
- Scikit-Learn
- Aprendizaje Supervisado
- Regresión
- Random Forest
- Apress
¿Cómo enseña?
Con proyectos
- ✓ Incluye ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Modelo Predictivo de Abandono de Clientes (Churn Prediction)
Construcción y validación de un pipeline de machine learning con Scikit-Learn para predecir cancelaciones de servicio.
