°praiker academy

La minería de datos en el tiempo

Procesos de la minería de datos

Algoritmos más utilizados

Instrucciones para descargar e instalar KNIME

Guía Knime

Test 1

Conceptos fundamentales

Medidas de precisión de los modelos

Principales indicadores

Curva R.O.C y de Ganancia

Tareas de clasificación (ejemplo)

Archivos para las prácticas con Knime

Práctica 2 Árboles de Decisión

Test 2

Regresión Lineal y Múltiple

Regresión Logística. Credit Scoring

Práctica 3 Regresión Logística

Test 3

El Modelo Neuronal

Práctica 4 RNA: Churn

Test 4

Naive Bayes

Random Forrest

K Nearest Neighbor

Práctica 5 Naive Bayes y Random Forest

Test 5

SVM: definición y funcionamiento

SVM: casos lineales y no lineales. Ejemplos

SVM: ventajas y desventajas

Práctica 6.1 Support Vector Machine

Práctica 6.2 Gráfico ROC

Ensemble, Bagging y Boosting

Gradient Boosting

Práctica 6.3 XGBOOSTING

Test 6

Asociaciones: Métricas

Asociaciones: Patrones secuenciales

Práctica 7 Market Basket Analysis

Test 7

Clustering: K-Means Cluster Analysis

Pasos del clustering

Práctica 8.1 K-Means Cluster Analysis

Práctica 8.2 Cluster Análisis y Arboles de Decisión

Principal Components Analysis (PCA)

PCA - Componentes principales

Práctica 8.3 PCA

Test 8

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