Fundamentos de machine learning · Ingeniería de características

Ingeniería y escalado de características

Transformar datos crudos (escalando números, codificando categorías) en una forma que un modelo pueda aprender realmente bien.

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Aprende antes

• Tipos de problemas de ML: La división básica entre aprendizaje supervisado (ejemplos etiquetados), no supervisado (sin etiquetas) y por refuerzo.

Lleva a

• Reducción de dimensionalidad (PCA): Comprimir muchas características correlacionadas en menos características nuevas que aún capturan la mayor parte de la variación original.

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