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Learn the most powerful machine learning algorithms in under an hour

Machine learning is a rapidly growing field. However, a lot of courses on the internet today do not go over some of it’s most powerful algorithms. In this course, we will learn multiple machine learning algorithms, along with data preprocessing, all in under an hour. We will go over regression, classification, component analysis and boosting all in scikit-learn, one of the most popular machine learning libraries for python.

Algorithms we’ll go over (in order):

  • Linear Regression

  • Polynomial Regression

  • Multiple Linear Regression

  • Logistic Regression

  • Support Vector Machines

  • Decision Trees

  • Random Forest

  • Principle Component Analysis

  • Gradient Boosting

  • XGBoost

Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn

Learn the most powerful machine learning algorithms in under an hour”

Este curso es GRATIS

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Curso gratis en Udemy

Con los cursos gratis de Udemy puedes aprender muchas cosas sin tener que gastar en ello. Pero primero debes tener en cuenta varias cosas:

Contenido Gratuito

Los cursos gratis de Udemy te permiten aprender nuevas cosas sin tener que pagar. Aprovecha la oportunidad.

Aprendizaje

Pon en práctica todos tus conocimientos aprendidos. Realiza increíbles proyectos basados en el mundo real.

Limites

Debes tener en cuenta que todos los cursos gratuitos de Udemy son de máximo 2 horas y no incluyen un certificado.

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Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.

Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:

Cursos gratuitos
  • Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
  • Contenido de vídeo en línea
  • Certificado de finalización
  • Preguntas y respuestas de los instructores
  • Mensaje directo para el instructor

Aunque los cursos son colocados de manera gratuita, es posible que el autor del curso pueda cambiarlos a modalidad de pago, por lo cual te recomendamos revisar muy bien las características del curso.

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