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<head>
<title>Machine learning con Python</title>
<meta charset="utf-8" />
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<meta name="description" content="Tutoriales con teoría y ejemplos para aprender machine learning con Python en español" />
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'UA-170033283-1');
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<!-- Quantcast Choice. Consent Manager Tag v2.0 (for TCF 2.0) -->
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(function() {
var host = 'www.themoneytizer.com';
var element = document.createElement('script');
var firstScript = document.getElementsByTagName('script')[0];
var url = 'https://cmp.quantcast.com'
.concat('/choice/', '6Fv0cGNfc_bw8', '/', host, '/choice.js');
var uspTries = 0;
var uspTriesLimit = 3;
element.async = true;
element.type = 'text/javascript';
element.src = url;
firstScript.parentNode.insertBefore(element, firstScript);
function makeStub() {
var TCF_LOCATOR_NAME = '__tcfapiLocator';
var queue = [];
var win = window;
var cmpFrame;
function addFrame() {
var doc = win.document;
var otherCMP = !!(win.frames[TCF_LOCATOR_NAME]);
if (!otherCMP) {
if (doc.body) {
var iframe = doc.createElement('iframe');
iframe.style.cssText = 'display:none';
iframe.name = TCF_LOCATOR_NAME;
doc.body.appendChild(iframe);
} else {
setTimeout(addFrame, 5);
}
}
return !otherCMP;
}
function tcfAPIHandler() {
var gdprApplies;
var args = arguments;
if (!args.length) {
return queue;
} else if (args[0] === 'setGdprApplies') {
if (
args.length > 3 &&
args[2] === 2 &&
typeof args[3] === 'boolean'
) {
gdprApplies = args[3];
if (typeof args[2] === 'function') {
args[2]('set', true);
}
}
} else if (args[0] === 'ping') {
var retr = {
gdprApplies: gdprApplies,
cmpLoaded: false,
cmpStatus: 'stub'
};
if (typeof args[2] === 'function') {
args[2](retr);
}
} else {
if(args[0] === 'init' && typeof args[3] === 'object') {
args[3] = { ...args[3], tag_version: 'V2' };
}
queue.push(args);
}
}
function postMessageEventHandler(event) {
var msgIsString = typeof event.data === 'string';
var json = {};
try {
if (msgIsString) {
json = JSON.parse(event.data);
} else {
json = event.data;
}
} catch (ignore) {}
var payload = json.__tcfapiCall;
if (payload) {
window.__tcfapi(
payload.command,
payload.version,
function(retValue, success) {
var returnMsg = {
__tcfapiReturn: {
returnValue: retValue,
success: success,
callId: payload.callId
}
};
if (msgIsString) {
returnMsg = JSON.stringify(returnMsg);
}
if (event && event.source && event.source.postMessage) {
event.source.postMessage(returnMsg, '*');
}
},
payload.parameter
);
}
}
while (win) {
try {
if (win.frames[TCF_LOCATOR_NAME]) {
cmpFrame = win;
break;
}
} catch (ignore) {}
if (win === window.top) {
break;
}
win = win.parent;
}
if (!cmpFrame) {
addFrame();
win.__tcfapi = tcfAPIHandler;
win.addEventListener('message', postMessageEventHandler, false);
}
};
makeStub();
var uspStubFunction = function() {
var arg = arguments;
if (typeof window.__uspapi !== uspStubFunction) {
setTimeout(function() {
if (typeof window.__uspapi !== 'undefined') {
window.__uspapi.apply(window.__uspapi, arg);
}
}, 500);
}
};
var checkIfUspIsReady = function() {
uspTries++;
if (window.__uspapi === uspStubFunction && uspTries < uspTriesLimit) {
console.warn('USP is not accessible');
} else {
clearInterval(uspInterval);
}
};
if (typeof window.__uspapi === 'undefined') {
window.__uspapi = uspStubFunction;
var uspInterval = setInterval(checkIfUspIsReady, 6000);
}
})();
</script>
<!-- End Quantcast Choice. Consent Manager Tag v2.0 (for TCF 2.0) -->
</head>
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function showPopup() {
var popup = document.getElementById("myPopup");
var popupText = document.getElementById("popupText");
if (window.innerWidth > 768) {
popup.style.display = "block";
} else {
popupText.innerHTML = "Apóyanos en <a href='https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=6NULYFYDKFTQL' target='_blank' rel='noopener noreferrer'><b>PayPal</b></a> o <a href='https://github.com/sponsors/JoaquinAmatRodrigo' target='_blank' rel='noopener noreferrer'><b>Github Sponsors</b></a>";
popup.style.display = "block";
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}
function hidePopup() {
var popup = document.getElementById("myPopup");
popup.style.display = "none";
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window.addEventListener("resize", showPopup);
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<!-- Main -->
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<!-- Header -->
<header id="header">
<a href="index.html" class="logo"><strong>CIENCIADEDATOS.NET</strong></a>
</header>
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<header>
<h1>Machine Learning con Python</h1>
</header>
</div>
</section>
<!-- Section -->
<section>
<div class="posts">
<article>
<a href="./documentos/py00-bibliografia-datascience-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/bibliografia_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Bibliografía</h3>
<p>Libros y recursos sobre ciencia de datos, machine learning y estadística con Python</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py00-bibliografia-datascience-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py10-regresion-lineal-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/regresion_lineal_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión lineal con Python</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre modelos de regresión lineal con Python (Scikit-learn y Statsmodels)</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py10-regresion-lineal-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py10b-regresion-lineal-multiple-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/regresion-lineal-multiple-python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión lineal múltiple con Python</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre modelos de regresión lineal multiple con Python (Statsmodels)</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py10b-regresion-lineal-multiple-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py17-regresion-logistica-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/regresion_logistica_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión logística con Python</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre modelos de regresión logística con Python (Scikit-learn y Statsmodels)</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/py17-regresion-logistica-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py14-ridge-lasso-elastic-net-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/lasso_ridge_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regularización Ridge, Lasso y Elastic Net con Python</h3>
<p>Tutorial sobre cómo aplicar regularización Ridge, Lasso y Elastic Net a modelos lineales con Python y Scikit-learn</p>
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py06_machine_learning_python_scikitlearn.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/machine_learning_python_scikitlearn.jpg" alt="" /></a>
<h3>Machine learning con Python y Scikitlearn</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear de modelos de machine learning con Python y Scikit-learn</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py07_arboles_decision_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/arboles_decision_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Árboles de decisión con Python: regresión y clasificación</h3>
<p>Tutorial sobre modelos cómo crear de modelos de árboles con Python y Scikit-learn</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py08_random_forest_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/random_forest_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Random Forest con Python</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear modelos Random Forest con Python y Scikit-learn</p>
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<a href="./documentos/py54-random-forest-valores-nulos-variable-categoricas.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/random-forest-valores-nulos-variables-categoricas.png" alt="" /></a>
<h3>Random Forest con valores nulos y variables categóricas</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear modelos Random Forest cuando los datos contienen valores nulos y variables categóricas</p>
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<article>
<a href="./documentos/py15-intervalos-prediccion-random-forest-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/quantile_regression_forest.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión cuantílica: intervalos de predicción con Random Forest Python</h3>
<p>Teoría y ejemplos prácticos de cómo calcular intervalos de predicción con Random Forest en python</p>
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<article>
<a href="./documentos/py09_gradient_boosting_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/gradient_boosting_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Gradient Boosting con Python</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear modelos Gradient Boosting con Python y Scikit-learn</p>
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<article>
<a href="./documentos/py26-gradient-boosting-probabilistico-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ngboost.jpg" alt="" /></a>
<h3>Gradient Boosting probabilístico con python</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear modelos Natural Gradient Boosting (NGBoost) con Python que permiten generar predicciones probabilísticas</p>
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<article>
<a href="./documentos/py55-pandas-category-modelos-machine-learning.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/pandas-category-modelos-machine-learning.png" alt="" /></a>
<h3>Pandas category en modelos de machine learning</h3>
<p>Codificar variables categóricas con pandas dtype category en modelos scikitlearn, LightGBM y XGBoost</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py24-svm-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/svm_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Máquinas de Vector Soporte (SVM) con Python</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre cómo crear modelos de máquina vector soporte, support vector machine (SVM) con python</p>
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<article>
<a href="./documentos/py35-redes-neuronales-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/redes-neuronales-python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Redes neuronales con Python</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre cómo crear modelos de redes neuronales con python</p>
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<article>
<a href="./documentos/py11-calibrar-modelos-machine-learning.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/calibracion_modelos.jpg" alt="" /></a>
<h3>Calibrar modelos de machine learning</h3>
<p>Tutorial sobre cómo calibrar las probabilidades de un modelo de machine learning con Python y Scikit-learn</p>
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<article>
<a href="./documentos/py16-interpretacion-modelos-graficos-pdp-ice.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/graficos_ice_pdp_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Gráficos ICE y PDP para interpretar modelos predictivos en python</h3>
<p>Interpretación de modelos de machine learning con gráficos Individual Conditional Expectation (ICE) y Partial Dependence (PDP) en Python</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py19-pca-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/pca_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Análisis de componentes principales con Python</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre cómo aplicar análisis de componentes principales con Python</p>
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<article>
<a href="./documentos/py20-clustering-con-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/clustering_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Clustering con Python</h3>
<p>Tutorial con teoría y ejemplos de los algoritmos clustering Kmeans, hierarchical clustering, DBSCAN y gaussian mixture models con python</p>
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<a href="./documentos/py21-deteccion-anomalias-pca-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/anomalias_pca_autoencoders.jpg" alt="" /></a>
<h3>Detección de anomalías con PCA</h3>
<p>Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con análisis de componentes principales PCA y Python</p>
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<article>
<a href="./documentos/py32-deteccion-anomalias-autoencoder-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/autoencoder_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Detección de anomalías con autoencoders</h3>
<p>Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con autoencoders y Python</p>
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<article>
<a href="./documentos/py23-deteccion-anomalias-gmm-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/gmms_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Detección de anomalías con Gaussian Mixture Models</h3>
<p>Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con Gaussian Mixture Models y Python</p>
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<article>
<a href="./documentos/py22-deteccion-anomalias-isolation-forest-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/anomalias_isolationforest.jpg" alt="" /></a>
<h3>Detección de anomalías con Isolation Forest</h3>
<p>Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con Isolation Forest y Python</p>
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<article>
<a href="./documentos/py25-text-mining-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/text_mining_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Análisis de texto (text mining) con Python</h3>
<p>Ejemplo de cómo aplicar text mining y análisis de sentimientos a datos de Twitter con python</p>
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<article>
<a href="./documentos/pystats01-ajuste-distribuciones-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ajuste_distribuciones_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Ajuste y selección de distribuciones con Python</h3>
<p>Métodos para encontrar la distribución que mejor se ajusta a los datos.</p>
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<article>
<a href="./documentos/pystats02-kernel-density-estimation-kde-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ajuste_kde_python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Ajuste de distribuciones no paramétricas con kernel density estimation KDE y Python</h3>
<p>Método para encontrar la distribución no paramétrica que mejor se ajusta a los datos.</p>
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</article>
<article>
<a href="https://skforecast.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/logo-skforecast.jpg" alt="" /></a>
<h3>Skforecast</h3>
<p>Skforecast, librería de Python que facilita el uso de modelos scikit-learn para problemas de forecasting y series temporales.</p>
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py27-forecasting-series-temporales-python-scikitlearn.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting_scikitlearn.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting series temporales con Python y Scikitlearn</h3>
<p>Adaptación de modelos de regresión de scikit learn para predicción de series temporales.</p>
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<article>
<a href="./documentos/py51-modelos-arima-sarimax-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="/images/arima-sarimax-python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Modelos ARIMA y SARIMAX con Python</h3>
<p>Modelos ARIMA y SARIMAX para la predicción de series temporales.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py29-forecasting-demanda-energia-electrica-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-demanda-electrica.jpg" alt="" /></a>
<h3>Predicción (forecasting) de la demanda eléctrica con Python</h3>
<p>Ejemplo de cómo predecir la demanda de energía eléctrica mediante modelos de forecasting con Python.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py37-forecasting-visitas-web-machine-learning.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-trafico-web.jpg" alt="" /></a>
<h3>Predicción (forecasting) de las visitas a una página web</h3>
<p>Ejemplo de cómo predecir el tráfico de una web utilizando modelos de machine learning con Python.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py39-forecasting-series-temporales-con-skforecast-xgboost-lightgbm-catboost.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-skforecast-xgboost-catboost.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting series temporales con gradient boosting: Skforecast, XGBoost, LightGBM y CatBoost</h3>
<p>Ejemplo de cómo predecir el número de usuarios del sistema de alquier de bibicletas urbanas utilizando modelos de gradient boosting en python.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py41-forecasting-criptomoneda-bitcoin-machine-learning-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-bitcoin.jpg" alt="" /></a>
<h3>Predicción del precio de Bitcoin con Python</h3>
<p>Ejemplo de cómo utilizar modelos de forecasting para predecir el precio de la criptomoneda Bitcoin y estudio de las implicaciones que aparecen cuando una serie temporal no tenga ningún patrón.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py42-forecasting-probabilistico.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-probabilistico.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting probabilístico</h3>
<p>Métodos con los que estimar intervalos de predicción para modelos de machine learning aplicados a problemas de forecasting.</p>
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py44-multi-series-forecasting-skforecast-español.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/multi-series-forecasting-logo.jpg" alt="" /></a>
<h3>Multi-series forecasting con Python y Skforecast</h3>
<p>Modelos de forecasting para predecir múltiples series temporales de forma simultánea.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py48-forecasting-demanda-intermitente.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/forecasting-demanda-intermitente.jpg" alt="" /></a>
<h3>Forecasting de demanda intermitente con Python y Skforecast</h3>
<p>Predicción de demanda intermitente con modelos de machine learning y skforecast.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py03_seleccion_predictores_GA.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ga_seleccion_py_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Selección de predictores con algorítmo genético</h3>
<p>Implementación de un algoritmo genético para la selección de variables predictoras en Python.</p>
<ul class="actions">
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py04_machine_learning_con_H2O_y_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/h2o_python_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Machine Learning con H2O y Python</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear modelos de machine learning con H2O y Python.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py01_optimizacion_GA.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ga_python_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Optimización con algoritmo genético (GA) Python</h3>
<p>Implementación de un algoritmo genético para optimización en Python.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py02_optimizacion_PSO.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/pso_python_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Optimización con enjambre de partículas Python</h3>
<p>Implementación de un algoritmo de optimización Particle Swarm Optimization (PSO) en Python.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py31-optimizacion-presupuesto-campañas-marketing.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/optimizacion_capañas_marketing.jpg" alt="" /></a>
<h3>Optimización presupuesto campañas marketing</h3>
<p>Ejemplo de cómo optimizar el presupuesto de las campañas de marketing para maximizar su impacto.</p>
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</article>
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<a href="./documentos/py33-recomendaciones-busqueda-semantica.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/recomendacion_vinos_busqueda_semantica.jpg" alt="" /></a>
<h3>Sistema de recomendación de vinos con transfer learning y búsqueda semántica</h3>
<p>Ejemplo de cómo generar recomendaciones de productos con transfer learning, búsqueda semántica y Python.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py34-reconocimiento-facial-deeplearning-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/reconocimiento_facial_python.gif" alt="" /></a>
<h3>Reconocimiento facial con deep learning y python</h3>
<p>Ejemplo de cómo reconocer e identificar personas en imágenes y video con deep learning y Python.</p>
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/py38-optimizacion-horarios-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/optimizacion-horarios-python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Optimización de agendas y horarios con python</h3>
<p>Ejemplo de cómo utilizar la librería pyomo de python para optimizar agendas y horarios.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py40-puntos-interes-openstreetmap-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/openstreetmap.jpg" alt="" /></a>
<h3>Análisis de puntos de interés con OpenStreetMap y python</h3>
<p>Tutorial sobre cómo extraer y analizar datos de OpenStreetMap (OSM) con python.</p>
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<a href="./documentos/py43-machine-learning-decisiones-financieras.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/machine_learning_decisiones_finacieras.jpg" alt="" /></a>
<h3>Uso de Machine Learning para la toma de decisiones financieras</h3>
<p>Ejemplo de cómo utilizar modelos de Machine Learning para asistir en la toma de decisiones sobre el instrumento financiero S&P500.</p>
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</article>
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<a href="./documentos/py47-uso-programacion-lineal-flujos-marketshare.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/programacion-lineal-flujos-cuotas-mercado.jpg" alt="" /></a>
<h3>Programación lineal para la resolución de flujos en cuotas de mercado</h3>
<p>Ejemplo práctico de cómo la programación lineal permite optimizar flujos en las cuotas de mercado de múltiples competidores.</p>
<ul class="actions">
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</article>
<article>
<a href="./documentos/py50-reglas-de-asociacion-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/reglas-associacion-python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Reglas de asociación con Python</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre cómo identificar <i>itemsets</i> frecuentes y crear reglas de asociación con python.</p>
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<span class="opener">Bibliografía</span>
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<li><a href="./documentos/py00-bibliografia-datascience-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Bibliografía Python</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Regresión lineal</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/py10-regresion-lineal-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión lineal con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py10b-regresion-lineal-multiple-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer"></a>Regresión lineal múltiple con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py17-regresion-logistica-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión logística con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py14-ridge-lasso-elastic-net-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regularización Ridge, Lasso y Elastic Net con Python</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Machine Learning supervisado</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/py06_machine_learning_python_scikitlearn.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Machine learning con Python y Scikitlearn</a></li>
<li><a href="./documentos/py07_arboles_decision_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Árboles de decisión con Python: regresión y clasificación</a></li>
<li><a href="./documentos/py08_random_forest_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Random Forest con Python y Scikit-learn</a></li>
<li><a href="./documentos/py54-random-forest-valores-nulos-variable-categoricas.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Random Forest con valores nulos y variables categóricas</a></li>
<li><a href="./documentos/py36-grid-search-random-forest-out-of-bag-error-early-stopping.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Grid search de modelos Random Forest con out-of-bag error y early stopping</a></li>
<li><a href="./documentos/py09_gradient_boosting_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Gradient Boosting con Python y Scikit-learn</a></li>
<li><a href="./documentos/py26-gradient-boosting-probabilistico-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Gradient Boosting probabilístico con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py55-pandas-category-modelos-machine-learning.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Pandas category en modelos de machine learning</a></li>
<li><a href="./documentos/py24-svm-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Máquinas de Vector Soporte (SVM)</a></li>
<li><a href="./documentos/py35-redes-neuronales-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Redes neuronales con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py16-interpretacion-modelos-graficos-pdp-ice.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Gráficos ICE y PDP para interpretar modelos predictivos</a></li>
<li><a href="./documentos/py11-calibrar-modelos-machine-learning.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Calibrar modelos de machine learning</a></li>
<li><a href="./documentos/py15-intervalos-prediccion-random-forest-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión cuantílica: intervalos de predicción con Random Forest Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py03_seleccion_predictores_GA.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Algoritmo genético para selección de predictores Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py04_machine_learning_con_H2O_y_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Machine Learning con H2O y Python</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Machine Learning no supervisado</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/py19-pca-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Análisis de componentes principales PCA</a></li>
<li><a href="./documentos/py20-clustering-con-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Clustering</a></li>
<li><a href="./documentos/py21-deteccion-anomalias-pca-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detección de anomalías con PCA</a></li>
<li><a href="./documentos/py32-deteccion-anomalias-autoencoder-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detección de anomalías con autoencoders</a></li>
<li><a href="./documentos/py23-deteccion-anomalias-gmm-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detección de anomalías con Gaussian Mixture Models</a></li>
<li><a href="./documentos/py22-deteccion-anomalias-isolation-forest-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detección de anomalías con Isolation Forest</a></li>
<li><a href="./documentos/py25-text-mining-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Análisis de texto (text mining) con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py50-reglas-de-asociacion-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Reglas de asociación</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Forecasting</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/py27-forecasting-series-temporales-python-scikitlearn.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Forecasting con Python y Scikitlearn</a></li>
<li><a href="./documentos/py44-multi-series-forecasting-skforecast-español.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Multi-series forecasting</a></li>
<li><a href="./documentos/py29-forecasting-demanda-energia-electrica-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Predicción (forecasting) de la demanda eléctrica</a></li>
<li><a href="./documentos/py37-forecasting-visitas-web-machine-learning.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Predicción (forecasting) de las visitas a una web</a></li>
<li><a href="./documentos/py39-forecasting-series-temporales-con-skforecast-xgboost-lightgbm-catboost.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Forecasting series temporales con gradient boosting: Skforecast, XGBoost, LightGBM y CatBoost</a></li>
<li><a href="./documentos/py41-forecasting-criptomoneda-bitcoin-machine-learning-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Predicción del precio de Bitcoin con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py42-forecasting-probabilistico.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Intervalos de predicción en modelos de forecasting</a></li>
<li><a href="https://github.com/JoaquinAmatRodrigo/skforecast" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Skforecast</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Distribuciones probabilísticas</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/pystats01-ajuste-distribuciones-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Ajuste y selección de distribuciones</a></li>
<li><a href="./documentos/pystats02-kernel-density-estimation-kde-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Kernel density estimation KDE</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Optimización</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/py01_optimizacion_GA.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Algoritmos genéticos (GA) Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py02_optimizacion_PSO.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Enjambre de partículas (PSO) Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py31-optimizacion-presupuesto-campañas-marketing.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Optimización campañas marketing</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Casos prácticos</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/py25-text-mining-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Análisis Tweets con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py28-k-armed-bandit-evaluar-versiones-web-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Multi-armed bandit para la elección del landing page</a></li>
<li><a href="./documentos/py29-forecasting-demanda-energia-electrica-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Predicción (forecasting) de la demanda eléctrica</a></li>
<li><a href="./documentos/py31-optimizacion-presupuesto-campañas-marketing.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Optimización campañas marketing</a></li>
<li><a href="./documentos/py33-recomendaciones-busqueda-semantica.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Sistema de recomendación de vinos con transfer learning y búsqueda semántica</a></li>
<li><a href="./documentos/py34-reconocimiento-facial-deeplearning-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Reconocimiento facial con deep learning y python</a></li>
<li><a href="./documentos/py38-optimizacion-horarios-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Optimización de agendas y horarios con python</a></li>
<li><a href="./documentos/py40-puntos-interes-openstreetmap-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Análisis de puntos de interés con OpenStreetMap</a></li>
<li><a href="./documentos/py43-machine-learning-decisiones-financieras.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Uso de Machine Learning para la toma de decisiones financieras</a></li>
<li><a href="./documentos/py47-uso-programacion-lineal-flujos-marketshare.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Programación lineal para la resolución de flujos en cuotas de mercado</a></li>
<li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=miIsB4AExzw" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detecting “things” with edge computing and the cloud</a></li>
<li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=mvCeSd47jFc">¿Cómo es el trabajo de un científico de datos?</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Píldoras programación Python</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/py05_logging_con_python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Logging con Python</a></li>
<li><a href="./documentos/py12-paralelizar-con-python.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Paralelizar bucle for</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
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<p class="copyright">© Este material, creado por Joaquín Amat Rodrigo, tiene licencia Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International</a>.</p>
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