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<head>
<title>Machine learning con R</title>
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<meta name="description" content="Aprender machine learning con R, cursos, tutoriales, teoría y ejemplos." />
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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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</p>
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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");
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window.addEventListener("resize", showPopup);
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<h1>Machine Learning con R</h1>
</header>
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<!-- Section -->
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<div class="posts">
<article>
<a href="./documentos/00-Bibliografia-datascience-R.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/bibliografia_r.jpg" alt="" /></a>
<h3>Bibliografía</h3>
<p>Libros y recursos sobre ciencia de datos, machine learning y estadística con R</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/00-Bibliografia-datascience-R.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/24_Correlacion_y_Regresion_lineal.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/correlacion_lineal_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Correlación lineal y regresión lineal simple en R</h3>
<p>Apuntes sobre distintos métodos de correlación lineal y regresión lineal simple con lenguaje de programación R.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/24_Correlacion_y_Regresion_lineal.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/25_Regresion_lineal_multiple.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/regresion_lineal_multiple.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión Lineal Múltiple en R</h3>
<p>Tutorial sobre modelos de regresión lineal múltiple.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/25_Regresion_lineal_multiple.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/26_Ejemplo_regresion_lineal_simple_multiple_polinomial_interaccion_entre_predictores.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ejemplo_regresion_lineal.jpg" alt="" /></a>
<h3>Ejemplo práctico de regresión lineal simple, múltiple, polinomial e interacción entre predictores</h3>
<p></p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/26_Ejemplo_regresion_lineal_simple_multiple_polinomial_interaccion_entre_predictores.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/40_Tobit_Regression_modelos_lineales_para_datos_censurados.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/tobit_regresion_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Tobit Regression: modelos lineales para datos censurados</h3>
<p>Ajuste de modelos de regresión Tobit para datos censurados en R.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/40_Tobit_Regression_modelos_lineales_para_datos_censurados.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/27_Regresion_logistica_simple_y_multiple.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/regresion_logistica_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión logística en R</h3>
<p>Creación de modelos de clasificación mediante regresión logística con R.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/27_Regresion_logistica_simple_y_multiple.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/28_Linear_Discriminant_Analysis_LDA_y_Quadratic_Discriminant_Analysis_QDA.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/lda_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Análisis discriminante lineal (LDA) y Análisis discriminante cuadrático (QDA)</h3>
<p>Modelos de clasificación con Análisis discriminante lineal y Análisis discriminante cuadrático con R.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/28_Linear_Discriminant_Analysis_LDA_y_Quadratic_Discriminant_Analysis_QDA.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/30_Cross-validation_OneLeaveOut_Bootstrap.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/cross_validation_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Validación de modelos: Cross-validation, OneLeaveOut, Bootstrap</h3>
<p>Métodos y estrategias para evaluar modelos predictivos.</p>
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/31_Seleccion_de_predictores_subset_selection_Ridge_Lasso_dimension_reduction.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/reidge_lasso_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Selección de predictores: subset selection, ridge, lasso y reducción de dimensionalidad</h3>
<p>Estrategias para seleccionar predictores en R.</p>
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/32_Metodos_de_regresion_no_lineal_polinomica_splines_GAMs.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/regresion_no_lineal.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión no lineal: Regresión Polinómica, Splines, Smooth Splines y GAMs</h3>
<p>Métodos de regresión no lineal y su aplicación en R.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/63_gamlss.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/gamlss.jpg" alt="" /></a>
<h3>Introducción a los modelos GAMLSS</h3>
<p>Introducción práctica a los modelos GAMLSS (modelos aditivos generalizados para posición, escala y forma)</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/33_arboles_decision_random_forest_gradient_boosting_C50.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/arboles_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Árboles de decisión, Random Forest, Gradient Boosting y C5.0</h3>
<p>Tutorial sobre modelos Random Forest, Gradient Boosting y cómo crearlos con R.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/50_Algoritmo_Perceptron.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/perceptron.jpg" alt="" /></a>
<h3>Algoritmo Perceptrón</h3>
<p>Implementación del algoritmo perceptrón simple con R.</p>
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<li><a href="./documentos/50_Algoritmo_Perceptron.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
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<article>
<a href="./documentos/34_Maquinas_de_Vector_Soporte_Support_Vector_Machines.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/svm_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>SVM Máquinas de Vector Soporte (Support Vector Machines)</h3>
<p>Apuntes sobre Máquinas de Vector Soporte (Support Vector Machines, SVM) y su aplicación con R.</p>
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<article>
<a href="./documentos/68-redes-neuronales-r.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/redes-neuronales-python.jpg" alt="" /></a>
<h3>Redes neuronales con R</h3>
<p>Teoría y ejemplos sobre cómo crear modelos de redes neuronales con R</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/35_Principal_Component_Analysis.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/pca_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Análisis de Componentes Principales (Principal Component Analysis, PCA) y t-SNE</h3>
<p>Apuntes sobre reducción de dimensionalidad con los métodos PCA y t-SNE, y su aplicación con R.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/37_Clustering_y_Heatmaps.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/clustering_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Clustering y heatmaps: aprendizaje no supervisado con R</h3>
<p>Apuntes sobre métodos de clustering y representación gráfica de dendogramas y heatmaps con R.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/41_Machine_learning_con_R_y_caret.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/caret.jpg" alt="" /></a>
<h3>Machine Learning con R y caret</h3>
<p>Tutorial sobre la creación de modelos de machine learning y data mining con caret.</p>
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<article>
<a href="./documentos/59_Machine_learning_con_R_y_tidymodels.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/tidymodels.jpg" alt="" /></a>
<h3>Machine learning con R y tidymodels</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear de modelos de machine learning con tidymodels</p>
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<article>
<a href="./documentos/60_machine_learning_con_R_y_mlr3.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/mlr3.jpg" alt="" /></a>
<h3>Machine learning con R y mlr3</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear de modelos de machine learning con mlr3</p>
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<a href="./documentos/44_Machine_Learning_con_H2O_y_R.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/h2o_r_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Machine Learning con H2O y R</h3>
<p>Tutorial sobre cómo crear modelos de machine learning con H2O y R.</p>
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<article>
<a href="./documentos/47_Graficos_ICE_individual_conditional_expectation.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ice_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Gráficos ICE para interpretar modelos predictivos</h3>
<p>Creación de gráficos Individual Conditional Expectation (ICE) para interpretar modelos predictivos black box.</p>
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<a href="./documentos/61_machine_learning_h2o_dalex_iml.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/h2o_dalex_iml.jpg" alt="" /></a>
<h3>H2O, IML y DALEX</h3>
<p>Ejemplo práctico de cómo entrenar modelos de machine learning con la librería H2O y de cómo compararlos e interpretarlos con Dalex e IML.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/62_optimizacion_bayesiana_hiperparametros.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/optimizacion_bayesiana.jpg" alt="" /></a>
<h3>Optimización bayesiana de hiperparámetros</h3>
<p>Ejemplo práctico de cómo encontrar los mejores hiperparámetros de un modelo predictivo mediante optimización bayesiana</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/46_Algoritmo_genetico_para_seleccion_de_predictores.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ga_seleccion_r_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Algoritmo genético para la selección de predictores</h3>
<p>Implementación de un algoritmo genético para la selección de variables predictoras en R.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/48_Optimizacion_con_algoritmo_genetico.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/ga_r_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Optimización con algoritmo genético (GA)</h3>
<p>Implementación de un algoritmo genético para optimización en R.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/49_Optimizacion_con_particle_swarm.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/pso_r_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Optimización con enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization)</h3>
<p>Implementación de un algoritmo de optimización Particle Swarm Optimization (PSO) en R.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/43_Reglas_de_asociacion.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/reglas_asociacion_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Reglas de asociación y algoritmo Apriori con R</h3>
<p>Apuntes sobre reglas de asociación, el algoritmo Apriori y de cómo ejecutarlos con R.</p>
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</article>
<article>
<a href="./documentos/39_Sistemas_de_recomendacion_con_R.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/sistemas_recomendacion_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Sistemas de recomendación con R</h3>
<p>Tutorial sobre sistemas de recomendación y su implementación en lenguaje R.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/38_Text_minig_con_R_ejemplo_practico_Twitter.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/text_mining_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Text mining con R: ejemplo práctico Twitter</h3>
<p>Ejemplo práctico de análisis de texto empleando datos de Twitter y lenguaje R.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/52_deteccion_anomalias_autoencoder_pca.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/anomalias_pca_autoencoders.jpg" alt="" /></a>
<h3>Detección de anomalías con Autoencoders y PCA</h3>
<p>Ejemplos de cómo detectar anomalías con Autoencoders y PCA empleando el error de reconstrucción.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/66_deteccion_anomalias_isolationforest.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>Ejemplo de cómo utilizar Isolation Forest para la detección de anomalías.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/64_deteccion_anomalias_trimmed_kmeans.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/trimmed_kmeans.jpg" alt="" /></a>
<h3>Detección de anomalías con trimmed k-means</h3>
<p>Detección de anomalías con el método de clustering robusto trimmed k-means.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/67_deteccion_anomalias_ALSO.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/anomalias_also.jpg" alt="" /></a>
<h3>Detección de anomalías: Attribute wise learning for scoring outliers (ALSO)</h3>
<p>Implementación y uso del algoritmo ALSO para la detección de anomalías</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/36_Quantile_Regression.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/regresion_quantilica_image.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión cuantílica (Quantile Regression) con R</h3>
<p>Apuntes sobre regresión de cuantiles, comparación de medianas y su aplicación en R.</p>
<ul class="actions">
<li><a href="./documentos/36_Quantile_Regression.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="button">Leer</a></li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/65_regresion_cuantilica_gamlss.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/regresion_cuantilica_gamlss.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión cuantílica: modelos GAMLSS</h3>
<p>Descripción y ejemplo de cómo predecir cuantiles con modelos GAMLSS</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/53_regresion_cuantilica_quantile_regresion_forest.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/quantile_regression_forest.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión cuantílica: Quantile Regression Forest</h3>
<p>Descripción y ejemplo de cómo predecir cuantiles con Quantile Regression Forest.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/54_distributional_regresion_forest.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/distributional_regresion_forest.jpg" alt="" /></a>
<h3>Distributional Regression Forest: Random Forest probabilístico</h3>
<p>Descripción y ejemplo de cómo predecir probabilidades con Distributional Regression Forest.</p>
<ul class="actions">
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</ul>
</article>
<article>
<a href="./documentos/56_regresion_cuantilica_gradient_boosting.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="image"><img src="images/quantile_gradient_boosting.jpg" alt="" /></a>
<h3>Regresión cuantílica: Gradient Boosting Quantile Regression</h3>
<p>Descripción y ejemplo de cómo predecir cuantiles con gradient boosting</p>
<ul class="actions">
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<span class="opener">Regresión lineal</span>
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<li><a href="./documentos/31_Seleccion_de_predictores_subset_selection_Ridge_Lasso_dimension_reduction.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Selección de predictores: subset selection, ridge, lasso y reducción de dimensionalidad</a></li>
<li><a href="./documentos/27_Regresion_logistica_simple_y_multiple.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión logística en R</a></li>
<li><a href="./documentos/28_Linear_Discriminant_Analysis_LDA_y_Quadratic_Discriminant_Analysis_QDA.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Análisis discriminante lineal (LDA) y Análisis discriminante cuadrático (QDA)</a></li>
<li><a href="./documentos/40_Tobit_Regression_modelos_lineales_para_datos_censurados.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Tobit Regression: modelos lineales para datos censurados</a></li>
<li><a href="./documentos/63_gamlss.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Introducción a los modelos GAMLSS</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Machine Learning supervisado</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/30_Cross-validation_OneLeaveOut_Bootstrap.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Validación de modelos: Cross-validation, OneLeaveOut, Bootstrap</a></li>
<li><a href="./documentos/32_Metodos_de_regresion_no_lineal_polinomica_splines_GAMs.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión no lineal: Regresión Polinómica, Splines, Smooth Splines y GAMs</a></li>
<li><a href="./documentos/33_arboles_decision_random_forest_gradient_boosting_C50.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Árboles de decisión, Random Forest, Gradient Boosting y C5.0</a></li>
<li><a href="./documentos/34_Maquinas_de_Vector_Soporte_Support_Vector_Machines.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">SVM Máquinas de Vector Soporte (Support Vector Machines)</a></li>
<li><a href="./documentos/50_Algoritmo_Perceptron.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Algoritmo Perceptrón</a></li>
<li><a href="./documentos/68-redes-neuronales-r.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Redes neuronales con R</a></li>
<li><a href="./documentos/59_Machine_learning_con_R_y_tidymodels.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Machine learning con R y tidymodels</a></li>
<li><a href="./documentos/60_machine_learning_con_R_y_mlr3.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Machine learning con R y mlr3</a></li>
<li><a href="./documentos/41_Machine_learning_con_R_y_caret.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Machine Learning con R y Caret</a></li>
<li><a href="./documentos/44_Machine_Learning_con_H2O_y_R.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Machine Learning con H2O y R</a></li>
<li><a href="./documentos/47_Graficos_ICE_individual_conditional_expectation.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Graficos ICE</a></li>
<li><a href="./documentos/61_machine_learning_h2o_dalex_iml.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">H2O, IML y DALEX</a></li>
<li><a href="./documentos/62_optimizacion_bayesiana_hiperparametros.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Optimización bayesiana de hiperparámetros</a></li>
<li><a href="./documentos/46_Algoritmo_genetico_para_seleccion_de_predictores.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Algoritmo genético para selección de predictores</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Regresión cuantílica</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/36_Quantile_Regression.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión cuantílica: modelos lineales</a></li>
<li><a href="./documentos/53_regresion_cuantilica_quantile_regresion_forest.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión cuantílica: Quantile Regression Forest</a></li>
<li><a href="./documentos/54_distributional_regresion_forest.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Distributional Regression Forest: Random Forest probabilístico</a></li>
<li><a href="./documentos/56_regresion_cuantilica_gradient_boosting.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión cuantílica: Gradient Boosting Quantile Regression</a></li>
<li><a href="./documentos/65_regresion_cuantilica_gamlss.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Regresión cuantílica: modelos GAMLSS</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Aprendizaje no supervisado</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/37_Clustering_y_Heatmaps.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Clustering y heatmaps</a></li>
<li><a href="./documentos/35_Principal_Component_Analysis.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Análisis de Componentes Principales (PCA) y t-SNE</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Optimización</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/48_Optimizacion_con_algoritmo_genetico.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Algoritmos genéticos (GA) R</a></li>
<li><a href="./documentos/49_Optimizacion_con_particle_swarm.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Enjambre de partículas (PSO) R</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Detección de anomalías</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/52_deteccion_anomalias_autoencoder_pca.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detección de anomalías con Autoencoders y PCA</a></li>
<li><a href="./documentos/64_deteccion_anomalias_trimmed_kmeans.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detección de anomalías con trimmed k-means</a></li>
<li><a href="./documentos/66_deteccion_anomalias_isolationforest.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detección de anomalías con Isolation Forest</a></li>
<li><a href="./documentos/67_deteccion_anomalias_ALSO.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Detección de anomalías: ALSO</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Reglas de asociación</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/43_Reglas_de_asociacion.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Reglas de asociación y algoritmo Apriori con R</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Sistemas de recomendación</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/39_Sistemas_de_recomendacion_con_R.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" >Sistemas de recomendación con R</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Programación R</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/57_gif_con_r.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Crear GIF con R</a></li>
<li><a href="./documentos/58_mapas_con_r.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Mapa de España con ggplot2 y R</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<span class="opener">Casos prácticos</span>
<ul>
<li><a href="./documentos/38_Text_minig_con_R_ejemplo_practico_Twitter.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Text mining con R: ejemplo práctico Twitter</a></li>
<li><a href="./documentos/42_Clasificacion_de_tumores_con_Machine_Learning.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Clasificacion de tumores con Machine Learning</a></li>
<li><a href="./documentos/45_Analisis_farmacogenomico.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Análisis farmacogenómico</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>
</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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