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  3. Preprocesamiento para el aprendizaje automático en Python
  • 1

    Introducción al preprocesamiento de datos

    Gratuito

    En este capítulo aprenderá qué significa exactamente preprocesar datos. Dará los primeros pasos en cualquier viaje de preprocesamiento, incluida la exploración de los tipos de datos y el tratamiento de los datos que faltan.

  • 2

    Normalización de datos

    Este capítulo trata de la normalización de los datos. A menudo, un modelo hará algunas suposiciones sobre la distribución o la escala de sus características. La normalización es una forma de hacer que los datos se ajusten a estos supuestos y mejorar el rendimiento del algoritmo.

  • 3

    Ingeniería de funciones

    En esta sección aprenderás sobre ingeniería de funciones. Explorará distintas formas de crear características nuevas y más útiles a partir de las que ya existen en su conjunto de datos. Verá cómo codificar, agregar y extraer información de características numéricas y textuales.

  • 4

    Selección de características para la modelización

    En este capítulo se analizan distintas técnicas para seleccionar las características más importantes del conjunto de datos. Aprenderá a eliminar características redundantes, a trabajar con vectores de texto y a reducir el número de características de su conjunto de datos mediante el análisis de componentes principales (PCA).

  • 5

    Puesta en común

    Ahora que has aprendido todo sobre el preprocesamiento, probarás estas técnicas en un conjunto de datos que registra información sobre avistamientos en UFO.

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