Xavier Carrera

Preguntas-Frecuentes-Data-Science-Machine-Learning. Todas tus dudas generales sobre data science y machine learning están respondidas acá.

Tutorial-Machine-Learning-Regresion-Lineal. La regresión linear es un algoritmo clásico de machine learning que es muy fácil de implementar. Sin embargo, es muy poderoso y tiene muchos usos. Acá te explico desde un punto matemático y teórico como se aplica. Además, hacemos una pequeña implementación.

platzi-master-ml-exercises. Jupyter Notebook

Tutorial-Machine-Learning-Arboles. Los árboles de decisión son uno de los algoritmos clásicos de machine learning ya que nos ayudan a visualizar las predicciones hechas por nuestro modelo. En este tutorial vemos su uso para regresiones lineares y clasificación, así como herramientas de ensamble como bagging y boosting.

Titanic-Survival. Jupyter Notebook

Tutorial-Experimentos-Data-Science. El diseño de experimentos es uno de los pilares de la estadística y la ciencia de datos. En este tutorial te explic, que son, como se hacen y los conceptos clave como intervalos de confianzo, p-values, z-scores y más.

Accomodation-booking-prediction. Jupyter Notebook

Tutorial-Machine-Learning-Clasificacion-Lineal. Con clasificación lineal podemos categorizar datos a partir de observaciones previas. Sus implementaciones va desde la detección de fraudes a segmentizar clientes. Acá te explico desde un punto matemático y teórico como se aplica. Además, hacemos una pequeña implementación.

linear_algebra_python. Jupyter Notebook

neural-network. Jupyter Notebook

TravelAlert. Python

Viking_Encryption. Python