Kaggle [30 días de ML] – días 8-11
En una anterior publicación compartí los primeros 7 días con la formación en kaggle: ¡30 días de ML! Donde el foco principal fue en aprender PYTHON.
Lo puedes leer en el siguiente enlace: https://jahazielponce.com/kaggle-30-dias-ml-1-7/
Ahora continuamos con los siguientes días donde aprenderemos una introducción a Machine Learning y empezaremos a participar en concursos de Kaggle.
Índice
Día 8
Este día aprendimos los primeros pasos en análisis de datos y Machine Learning:
- ¿Cómo funcionan los modelos?
- Pandas para analizar los datos
Tutorial 1
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_8/how-models-work.ipynb
Tutorial 2
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_8/basic-data-exploration.ipynb
Ejercicios
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_8/exercise-explore-your-data.ipynb
Día 9
Este día tiene 2 tutoriales y aprendimos a crear nuestro primer modelo de Machine Learning:
- Cree su primer modelo Machine Learning usando sklearn. Empezamos con árboles de regresión.
- Evalúe su modelo: mean absolute error con sklearn.
Tutorial 1
Ejercicios 1
Tutorial 2
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_9/model-validation.ipynb
Ejercicios 2
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_9/exercise-model-validation.ipynb
Día 10
Este día también tiene 2 tutoriales y aprendimos:
- Overfitting y Underfiting.
- Mejoremos los árboles: Random Forest.
Tutorial 1
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_10/underfitting-and-overfitting.ipynb
Ejercicios 1
Tutorial 2
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_10/random-forests.ipynb
Ejercicios 2
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_10/exercise-random-forests.ipynb
Día 11
¡Este día participamos en nuestro primer concurso de Kaggle!
Tutorial
https://github.com/Jazielinho/kaggle-30-days/blob/master/day_11/machine-learning-competitions.ipynb
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