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De tu primera línea de Python a modelos en los que puedes confiar: SQL, gráficos, estadística y luego machine learning con scikit-learn. Código real en tu navegador y un gráfico en cada lección de ML.
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Lecciones interactivas prácticas
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8 certificados gratis a lo largo de la rutaCódigo real de scikit-learn con su resultado real. Mueve el control deslizante para cambiar una línea y ver qué aprende el modelo.
Con una k pequeña el modelo memoriza cada punto de entrenamiento y traza una frontera irregular. Con una k mayor, la frontera se suaviza.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.3, random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
k = 5
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
model.fit(X_train, y_train)
print(f"train accuracy: {model.score(X_train, y_train):.2f}")
print(f"test accuracy: {model.score(X_test, y_test):.2f}")
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-2, 3, 56), np.linspace(-1.5, 2, 40))
proba = model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 1]
proba = proba.reshape(xx.shape)
plt.figure(figsize=(5, 4))
plt.pcolormesh(xx, yy, proba, cmap="coolwarm", alpha=0.35)
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train,
cmap="coolwarm", edgecolors="k")
plt.title(f"k-nearest neighbors, k = {k}")
plt.show()
Cada paso es un curso de Coddy que ya existe. Hazlos en orden o salta al que te falte: tu progreso se guarda por curso en cualquier caso.
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12 días de racha
¡Vuelve mañana para mantener tu racha!
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Doble o Nada
Día 5 de 7
Congelar Racha
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Una variable es un contenedor con nombre que guarda un valor al que puedes hacer referencia más tarde.
En Python, creas una escribiendo el nombre, un signo igual y el valor que quieres guardar.
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