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2017 Jun 02
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CV en R
...rg>
Introductory Machine Learning course covering theory, algorithms and
applications. Our focus is on real understanding, not just "knowing."
Tiene un libro asociado que está muy bien también.
Si te da miedito, hay otro más suave, de los clásicos Hastie y Tibshirani:
<https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winte <https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about>
r2016/about>
https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter <https://lagunita.stanford.edu/courses/Humanitie...
2017 Jun 02
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Introductory Machine Learning course covering theory, algorithms and
applications. Our focus is on real understanding, not just "knowing."
Tiene un libro asociado que está muy bien también.
Si te da miedito, hay otro más suave, de los clásicos Hastie y Tibshirani:
<https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winte
<https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winte
r2016/about>
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https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter
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2017 Jun 03
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> applications. Our focus is on real understanding, not just "knowing."
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> Tiene un libro asociado que está muy bien también.
>
> Si te da miedito, hay otro más suave, de los clásicos Hastie y Tibshirani:
>
> <https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/
> StatLearning/Winte
> r2016/about
> <https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about>
> >
> https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/
> StatLearning/Winter
> 2016/about
>...
2017 Jun 02
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CV en R
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Introductory Machine Learning course covering theory, algorithms and
applications. Our focus is on real understanding, not just "knowing."
Tiene un libro asociado que está muy bien también.
Si te da miedito, hay otro más suave, de los clásicos Hastie y Tibshirani:
<https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winte
r2016/about>
https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter
2016/about
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<https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winte
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2017 Jun 04
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...>> applications. Our focus is on real understanding, not just "knowing."
>>
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>> Tiene un libro asociado que está muy bien también.
>>
>> Si te da miedito, hay otro más suave, de los clásicos Hastie y Tibshirani:
>>
>> <https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/St
>> atLearning/Winte
>> r2016/about
>> <https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about>
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>> https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/Sta
>> tLearning/Wi...
2017 Jun 02
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...arning course covering theory, algorithms and
> applications. Our focus is on real understanding, not just "knowing."
>
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> Tiene un libro asociado que está muy bien también.
>
> Si te da miedito, hay otro más suave, de los clásicos Hastie y Tibshirani:
> https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/
> StatLearning/Winter
> 2016/about
>
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> <https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/
> StatLearning/Winte
> r2016/about> Statistical Learning | Stanford Lagunita
>
> lagunita.stanford.edu
>
> StatLea...
2017 Jun 02
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CV en R
...www.edx.org
Introductory Machine Learning course covering theory, algorithms and applications. Our focus is on real understanding, not just "knowing."
Tiene un libro asociado que está muy bien también.
Si te da miedito, hay otro más suave, de los clásicos Hastie y Tibshirani: https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about
Statistical Learning | Stanford Lagunita<https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about>
lagunita.stanford.edu
StatLearning now self paced! The active course run for Statistical Lear...
2017 Jun 04
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CV en R
...understanding, not just "knowing."
>>>
>>>
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>>> Tiene un libro asociado que está muy bien también.
>>>
>>> Si te da miedito, hay otro más suave, de los clásicos Hastie y
>>> Tibshirani:
>>>
>>> <https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/St
>>> atLearning/Winte
>>> r2016/about
>>> <https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/StatLearning/Winter2016/about>
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>>> https://lagunita.stanford.edu/courses/HumanitiesSciences/Sta
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2017 Jun 02
2
CV en R
Es que es justo ahi donde no se como hacerlo.
Es decir, dentro del bucle for hago las comprobaciones train test, y me da que de media el mejor es randomForest, pero claro, no me estoy quedando con el modelo, ya que no se va guardando....Entonces es cuando no se como seguir para quedarme con ese modelo....
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De: Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en
2018 Dec 13
2
Random Forest con poca "n" y muchos predictores
Hola,
Me he iniciado hace poco en Machine Learning, y tengo una duda sobre mis
conjuntos de datos: el primero tiene 37 variables explicativas y 116
instancias, y el segundo, 140 variables explicativas y 195 instancias. El
primero lo veo bien, ya que hay 3 veces más casos que variables
explicativas, pero creo que el segundo caso puede suponer un problema al
haber casi el mismo número de