Resumen
Domina un algoritmo crucial de inteligencia artificial y eleva tus habilidades de programación en Python a un nuevo nivel.
Programa de estudio
-
- Introducción a Naive Bayes
-- Visión general del algoritmo de Naive Bayes
-- Aplicaciones de Naive Bayes en escenarios del mundo real
- Fundamentos de Probabilidad
-- Conceptos básicos de la teoría de probabilidad
-- Comprensión de probabilidades condicionales
- El Clasificador Naive Bayes
-- Suposiciones detrás de Naive Bayes
-- Tipos de clasificadores Naive Bayes
-- Ventajas y desventajas
- Implementación de Naive Bayes en Python
-- Configuración de su entorno Python
-- Importación de bibliotecas necesarias (por ejemplo, NumPy, pandas, scikit-learn)
-- Escribir un clasificador Naive Bayes simple desde cero
- Clasificación de Texto con Naive Bayes
-- Preprocesamiento de datos de texto
-- Implementación de Naive Bayes multinomial para clasificación de texto
-- Estudio de caso: Detección de spam
- Naive Bayes para Características Continuas
-- Gaussiano Naive Bayes
-- Aplicación a datos del mundo real (por ejemplo, el conjunto de datos Iris)
- Evaluación del Rendimiento del Modelo
-- Matriz de confusión
-- Precisión, recordación y puntuación F1
-- Técnicas de validación cruzada
- Temas Avanzados y Variantes
-- Bernoulli Naive Bayes
-- Naive Bayes complementario
-- Manejo de datos faltantes
- Proyectos Prácticos y Estudios de Caso
-- Estudio de caso: Análisis de sentimiento en publicaciones de redes sociales
-- Proyecto: Predicción del comportamiento del cliente en comercio electrónico
- Resumen del Curso y Próximos Pasos
-- Resumen de conceptos clave
-- Lecturas y recursos adicionales
-- Temas avanzados en aprendizaje automático y ciencia de datos
Enseñado por
Lazy Programmer Inc. and Lazy Programmer Team
Etiquetas
On-Demand
