1. Aplica Platzidoro en este curso y asegura el éxito de tu aprendizaje

2. Los fundamentos de machine learning que aprenderás

3. Introducción a Numpy

4. Introducción y manipulación de datos con Pandas

5. Introducción a ScikitLearn

6. Comandos básicos de las librerías usadas en el curso (Numpy, Pandas y ScikitLearn

7. ¿Qué es la predicción de datos-

8. Sobreajuste y subajuste en los datos

9. Regresión lineal simple y regresión lineal múltiple

10. Regresión lineal simple con Scikit-Learn- división de los datos

11. Regresión lineal simple con Scikit-Learn- creación del modelo

12. Regresión logística con Scikit-Learn- definición y división de datos

13. Regresión logística con Scikit-Learn- evaluación del modelo

14. Matriz de confusión

15. PlatziDoro Cápsula 1

16. ¿Qué es un árbol de decisión y cómo se divide-

17. Comprendiendo nuestro data set para la creación de un árbol de decisión

18. Creando un clasificador con Scikit-Learn

19. Entrenamiento del modelo de clasificación

20. Visualización del árbol de decisión