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Catalina2820/machine_learning

 
 

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Repositorio Curso Aprendizaje de máquinas - IUPB

En este repo se alojan los códigos y material de clase que se utilizarán para el curso de aprendizaje de máquinas. Los códigos contenidos en este repositorio son complementarios al sitio web del curso que pueden encontrar en el siguiente link

Itinerario de presentaciones

Semana Título Enlace
Sem 1 Introducción y repositorio Link
Operaciones y básicas con imágenes Link, Notebook
Sem 2 Aprendizaje de máquinas y supervisado Link
Regresión Lineal y Logística Notebook
Sem 3 Naive Bayes Link, Notebook
$k$-Nearest Neighbors Link, Notebook
Sem 4 Máquinas de soporte vectorial (SVMs) Link, Notebook
Kernels Link, Notebook
Sem 5 Metricas de evaluación Link, Notebook
Aprendizaje no supervisado Link, Notebook
Sem 6 $K$-means Link, Notebook
Selección de clusters Link, Notebook
Segmentación de imágenes Notebook
Sem 7 Mean-shift Link, Notebook
DBSCAN Link, Notebook
Métricas de evaluación Link, Notebook
Sem 8 Selección de características (variación) Link, Notebook
Componentes principales (PCA) Link, Notebook
Agrupamiento jeráquico Link, Notebook
Sem 9 Gradiente descendente Link, Notebook
Perceptrón simple Link, Notebook
Sem 10 Función de activación Link, Notebook
Perceptrón multicapa (pytorch) Link, Notebook
Sem 11 Aumento de datos y dataloaders Link, Notebook
Redes Convolucionales Link, Notebook

🗣️ Contacto: Ruben D. Fonnegra

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About

This repository showcases the knowledge acquired in the Machine Learning course at IUPB. It includes codes and Jupyter notebooks covering supervised and unsupervised learning, regression, clustering, and deep learning.

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