Curso 4: Machine Learning | Módulo 4 de 12

SVM, KNN, Naive Bayes

Clasificador interactivo: selecciona modelo, ajusta parámetros. Fronteras 2D.

Tres formas distintas de clasificar: SVM es como un guardia que traza una línea recta entre dos grupos dejando el máximo espacio posible. KNN es como preguntar a tus 5 vecinos más cercanos qué opinión tienen y seguir a la mayoría. Naive Bayes es como un detective ingenuo que asume que todas las pistas son independientes.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender el concepto fundamental explicado en este módulo
Aplicar la técnica con ejemplos prácticos de código Python
Evitar errores comunes y seguir las mejores prácticas
Construir intuición para saber cuándo aplicar cada técnica

Clasificador Interactivo 2D

Elige modelo y parámetros, genera datos sintéticos y observa la frontera de decisión.

Modelo:

Separación:

0.00

Accuracy

0.00

Precisión

0.00

Recall

Ejecuta el clasificador con accuracy > 0.85 para ganar tu insignia.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central presentada en este módulo
Aplicación: los ejemplos te preparan para proyectos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas típicas
Próximos pasos: este conocimiento es base para el siguiente nivel

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SVM, KNN, Naive Bayes

🎯 ¿Qué aprenderás?

Clasificador Interactivo 2D

INSIGNIA: CLASIFICADOR EXPERTO

📌 Resumen del módulo