Agrupamiento DBSCAN - Tutorial de Python

Contenido

• Introducción Introducción

  • Desafíate con Python

    42 s
  • GitHub Codespaces: cómo usar los archivos de este curso

    4 min 54 s
• 1. Limpieza de Datos 1. Limpieza de Datos

  • (Bloqueado)
    ¿Cuántos datos faltantes tenemos?

    6 min 6 s
  • (Bloqueado)
    Eliminar las columnas con datos faltantes

    3 min 43 s
  • (Bloqueado)
    Eliminar las filas con datos faltantes

    4 min 44 s
  • (Bloqueado)
    Verificar cuantos registros duplicadas existen

    2 min 53 s
  • Eliminar registros duplicados

    2 min 25 s
  • (Bloqueado)
    Rellenar los datos faltantes con un valor – imputación

    3 min 11 s
  • (Bloqueado)
    Rellenar los datos faltantes con un modelo de regresión Lineal

    4 min 40 s
• 2. Procedimiento y análisis de datos 2. Procedimiento y análisis de datos

  • Correlación entre dos variables

    3 min 48 s
  • (Bloqueado)
    Calcular la media (promedio) para cada columna

    2 min 38 s
  • (Bloqueado)
    Obtener el mínimo, máximo, desviación estándar y varianza de un dataframe

    3 min 49 s
  • (Bloqueado)
    Normalizar las columnas de un dataframe

    2 min 50 s
  • (Bloqueado)
    Agregar un registro a un dataframe

    2 min 57 s
  • (Bloqueado)
    Eliminar encabezados, convertir los datos a flotantes

    2 min 56 s
  • (Bloqueado)
    Extraer los nombres de las columnas que sean de tipo numérico

    3 min 10 s
  • (Bloqueado)
    Extraiga filas que cumplan con un criterio

    2 min 48 s
  • (Bloqueado)
    Extraer los registros más altos

    3 min 3 s
  • (Bloqueado)
    Cambiar el orden de las columnas en un dataframe

    2 min 36 s
• 3. Técnicas de agrupamiento 3. Técnicas de agrupamiento

  • (Bloqueado)
    Agrupación Mean-Shift

    3 min 28 s
  • (Bloqueado)
    Agrupamiento de K-means

    3 min 30 s
  • (Bloqueado)
    Agrupación jerárquica

    4 min 12 s
  • (Bloqueado)
    Agrupamiento DBSCAN

    2 min 38 s
• 4. Modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) 4. Modelos de aprendizaje automático (Machine Learning)

  • (Bloqueado)
    Regresión lineal

    4 min 19 s
  • (Bloqueado)
    Regresión lineal múltiple

    3 min 43 s
  • Regresión logística

    3 min 31 s
  • (Bloqueado)
    Arboles de decisión (Decision Tree Classifier)

    2 min 47 s
  • (Bloqueado)
    Bosques aleatorio Clasificación (Random forests)

    3 min 20 s
  • (Bloqueado)
    Detección de valores atípicos (Local Outlier Factor)

    2 min 56 s
  • (Bloqueado)
    Bosques de aislamiento (Isolation Forest)

    3 min 50 s
  • (Bloqueado)
    Aumento de gradiente (Gradient Boosting)

    2 min 45 s
  • (Bloqueado)
    Bayesiano ingenuo multinomial (MultinomialNB)

    4 min 19 s