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Starts 7 June 2025 11:42
Ends 7 June 2025
Utilisez des modèles supervisés non linéaires
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Resumen
En el curso Entrena un modelo predictivo lineal, aprendiste a construir modelos lineales de clasificación binaria o multiclase y de regresión.
Pero estos pueden no ser adecuados para la naturaleza de tus datos. En este curso, aprenderás a entrenar modelos supervisados no lineales con tus datos.
Comprenderás cómo construir un modelo no lineal mediante una re-descripción de los datos, y sabrás utilizar los métodos de núcleo, que permiten extender las nociones de SVM y regresión de cresta al caso no lineal.
Requisitos previos:
Este curso forma parte del recorrido de Científico de Datos.
Se encuentra en la intersección de las matemáticas y la informática. Para aprovecharlo al máximo, no dudes en refrescar tu memoria, antes o durante el curso, sobre:
- Python para el cálculo numérico (numpy) y la creación de gráficos (pyplot), que utilizaremos en las partes prácticas del curso,
- Algunas nociones de álgebra lineal:
manipulación de vectores, multiplicaciones de matrices, normas y valores/vectores propios,
- Algunas nociones de probabilidades y estadísticas, tales como distribución de ley de probabilidad y varianza,
- Conceptos de regresión lineal de cresta y SVM.
Enseñado por
Chloé-Agathe Azencott