K_DM
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  • 1. Introducción
  • 2. Aprendizaje automático
    • 2.1 Regresión lineal
      • 2.1.1 Método de mínimos cuadrados
      • 2.1.2 Regresión Ridge y Lasso
      • 2.1.3 Valores atípicos y robustez
    • 2.2 Clasificación lineal
      • 2.2.1 Regresión logística
      • 2.2.2 Análisis discriminante lineal
    • 2.3 Árbol de decisionesÁrbol de decisiones
      • 2.3.1 Árbol de decisión (clasificación)
      • 2.3.2 Árbol de decisión (regresión)
    • 2.4 Conjunto
    • 2.5 Agrupación
      • 2.5.1 k-means
      • 2.5.2 k-means++
      • 2.5.3 X-means
    • 2.6 Reducción de la dimensionalidad
    • 2.9 Detección de anomalías
      • 2.9.1 Detección de anomalías①
      • 2.9.2 Detección de anomalías②
  • 3. Preprocesamiento de Datos
    • 3.1 Datos numéricos
      • 3.3.1 Binning
      • 3.3.2 Transformaciones BoxCox
      • 3.3.3 Transformación Yeo Johnson
  • 4. Metrik
    • 4.2 Regresión
      • 4.2.1 Coeficiente de correlación
    • 4.3 ClasificaciónClasificación
      • 4.3.1 ROC-AUC
  • 5. Series temporales
    • 5.1 Gráficos y Preprocesamiento
      • 5.1.1 Comprobar el conjunto de datos
    • 5.3 Univariante
    • 5.5 Forma y similitud
      • 5.5.1 Dynamic Time Warping
  • 6. Visualización
    • 6.1 Distribución de valores numéricos
      • 6.1.1 Mapa de Japón
      • 6.1.2 Tree map
      • 6.1.3 Gráfico de rosquillas
      • 6.1.4 Diagrama de Sankey
    • 6.2 Categoría y número
      • 6.2.1 Histogram
      • 6.2.2 Diagrama de densidad
      • 6.2.3 parcela de la cresta
      • 6.2.4 Violin plot
  • 7. Datos económicosDatos económicos
    • 7.3.1 Análisis del sentimiento del texto
    • 7.2.1 Prima de riesgo del país
    • 7.2.2 cambios positivos y negativos
    • 7.2.3 Carta del radar
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