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Tutorial de Machine Learning, desde la introducción hasta la práctica (algoritmo KNN, regresión lineal, regresión logística, árbol de decisión, Bayes, perceptrón, aprendizaje por conjuntos, aprendizaje no supervisado)

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2025-08-26 10:00:00
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001_Introducción al curso de aprendizaje automático
06:41
002_Fundamentos matemáticos_Concepto y fórmulas básicas de la derivada
10:41
003_Fundamentos matemáticos_Reglas básicas de diferenciación
08:21
004_Fundamentos matemáticos_Cálculo de extremos con derivadas y segunda derivada
18:00
005_Fundamentos matemáticos_Dibujo del gráfico de la función derivada con código
19:23
006_Fundamentos matemáticos_Derivada parcial
07:13
007_Fundamentos matemáticos_Derivada direccional
10:02
008_Fundamentos_matemáticos_Gradiente
10:49
009_Fundamentos Matemáticos_Escalares y Vectores
17:27
010_Fundamentos de matemáticas_Prueba de código vectorial
07:49
011_Fundamentos matemáticos_Concepto y operaciones básicas de matrices
18:08
012_Fundamentos de matemáticas_Prueba de código de operaciones matriciales básicas
20:27
013_Fundamentos matemáticos_Otras operaciones matriciales y tensores
09:29
014_Fundamentos matemáticos_Prueba de código de otras operaciones matriciales
10:25
015_Fundamentos matemáticos_Derivación de matrices
19:46
016_Fundamentos Matemáticos_Matriz Gradiente
15:19
017_Fundamentos matemáticos_Conceptos básicos y cálculo de probabilidad
10:54
018_Fundamentos matemáticos_Distribución de probabilidad
12:45
019_Fundamentos Matemáticos_Teorema de Bayes
11:56
020_Fundamentos matemáticos_Función de verosimilitud y estimación de máxima verosimilitud
16:08
021_Aprendizaje automático_Resumen
14:28
022_Aprendizaje Automático_Categoría de Conceptos
04:19
023_Aprendizaje Automático_Historia del Desarrollo
18:33
024_Aprendizaje automático_Áreas de aplicación
06:10
025_Aprendizaje automático_Terminología básica
10:08
026_Aprendizaje automático_Clasificación
14:32
027_Aprendizaje automático_Métodos comunes
05:26
028_Principio central_Proceso de modelado de aprendizaje supervisado
09:44
029_Principio Central_Ingeniería de Características_Introducción General
31:17
030_Principio básico_Ingeniería de características_Método de filtro de baja varianza
18:46
031_Principio básico_Ingeniería de características_Método de coeficiente de correlación_Pearson
21:39
032_Principio básico_Ingeniería de características_Método de coeficiente de correlación_Spearman
09:24
033_Principio central_Ingeniería de características_Reducción de dimensionalidad PCA
30:58
034_Principio_fundamental_Función_de_pérdida
11:56
035_Principio básico_Error empírico y error de generalización
08:10
036_Principio básico_Subajuste y sobreajuste
22:49
037_Principio_fundamental_Caso_de_ajuste_Idea_general
09:49
038_Principio central_Caso de ajuste_Importación de módulos y generación de datos
13:57
039_Principio básico_Casos de ajuste_Subajuste
17:08
040_Principio_fundamental_Caso_de_ajuste_Ajuste_perfecto_y_sobreajuste
11:56
041_Principio Central_Regularización
20:52
042_Principio Central_Caso de Regularización
19:28
043_Principio central_Validación cruzada
12:29
044_Principio_Básico_Resolución_de_modelos_Método_analítico
16:40
045_Principio central_Resolución de modelos_Método de descenso de gradiente
19:15
046_Principio básico_Resolución de modelos_Caso del método de descenso de gradiente 1
18:42
047_Principio central_Resolución de modelos_Caso 2 del método de descenso de gradiente
14:21
048_Principio básico_Resolución de modelos_Prueba de tasa de aprendizaje
05:40
049_Principio central_Resolución de modelos_Aplicación del método de descenso de gradiente
15:51
050_Principio central_Resolución de modelos_Método de Newton y método de cuasi-Newton
05:25
051_Principio básico_Métricas de evaluación de regresión
12:47
052_Principio Central_Métricas de Evaluación de Clasificación_Matriz de Confusión
17:39
053_Principio básico_Métricas de evaluación de clasificación_Precisión, exhaustividad y F1
18:17
054_Principio central_Métricas de evaluación de clasificación_Informe de evaluación
05:28
055_Principio central_Caso completo de evaluación de clasificación
12:04
056_Principios_básicos_Métricas_de_evaluación_de_clasificación_Curva_ROC
25:26
057_Principio central_Métricas de evaluación de clasificación_AUC
09:30
058_KNN_Principio básico
11:19
059_KNN_Ejemplo de código de clasificación
20:23
060_KNN_Código de Ejemplo de Regresión
04:29
061_KNN_Métodos Comunes de Medición de Distancia
12:00
062_KNN_Normalización
11:52
063_KNN_Prueba de código de normalización
06:09
064_KNN_Normalización
08:11
065_KNN_Caso de detección de enfermedades cardíacas_Carga del conjunto de datos
10:29
066_KNN_Caso_de_detección_de_enfermedades_cardíacas_Ingeniería_de_características
24:03
067_KNN_Caso de detección de enfermedades cardíacas_Entrenamiento, guardado y predicción de modelos
10:46
068_KNN_Caso de Detección de Enfermedades Cardíacas_Búsqueda en Rejilla y Validación Cruzada
23:24
069_Regresión lineal_Conceptos básicos y aplicaciones
08:37
070_Regresión lineal_Llamada a la API
10:06
071_Regresión_lineal_Función_de_pérdida
19:07
072_Regresión lineal_Solución analítica de regresión lineal univariante
19:58
073_Regresión lineal_Solución por método de ecuación normal
15:52
074_Regresión Lineal_Llamada a la API_Parámetro de Intercepción
05:19
075_Regresión_lineal_Descenso_de_gradiente
13:28
076_Regresión lineal_Descenso de gradiente_Implementación de código manual
24:09
077_Regresión lineal_API del método de descenso de gradiente_SGDRegressor
19:45
078_Regresión lineal_Caso del método de descenso de gradiente_Predicción del efecto publicitario
18:40
079_Regresión logística_Principios básicos y aplicaciones
23:39
080_Regresión logística_Función de pérdida
11:00
081_Regresión logística_Gradiente de la función de pérdida
15:33
082_Regresión logística_Introducción a la API
11:26
083_Caso de regresión logística_Detección de enfermedades cardíacas
10:20
084_Regresión logística_Clasificación multiclase_OVR
08:58
085_Regresión logística_Clasificación multiclase_Regresión Softmax
08:30
086_Caso de Regresión Logística_Reconocimiento de Dígitos Escritos a Mano_Carga de Datos
14:16
087_Caso de regresión logística_Reconocimiento de dígitos escritos a mano_Entrenamiento y predicción de modelos
10:09
088_Perceptrón_Principios básicos
06:54
089_Perceptrón_Representación de circuitos de puertas lógicas
08:47
090_Perceptrón_Implementación de código de puertas lógicas_Puerta AND
08:51
091_Perceptrón_Implementación de código de puertas lógicas_Puerta NAND y puerta OR
03:05
092_Perceptrón_Limitaciones del Perceptrón
08:37
093_Perceptrón_Perceptrón multicapa para implementar puerta XOR
06:51
094_Bayes ingenuo_Principios básicos
17:42
095_Naive Bayes_Estimación de máxima verosimilitud
07:58
096_Naive Bayes_Estimación bayesiana
05:43
097_Bayes ingenuo_Aprendizaje y clasificación
03:00
098_Árbol de Decisión_Principio Básico
09:52
099_Árboles de decisión_Proceso de trabajo
09:57
100_Árboles_de_decisión_Entropía_de_información_y_entropía_condicional
16:31
101_Árbol de decisión_Ganancia de información e ID3
11:59
102_Árbol de decisión_Tasa de ganancia de información y C4.5
07:19
103_Árbol de decisión_Índice Gini y CART
16:56
104_Árbol de Decisión_Poda
06:03
105_SVM_Introducción básica
04:53
106_SVM_SVM lineal separable
19:50
107_SVM_SVM lineal
06:19
108_SVM_SVM No Lineal
07:03
109_Aprendizaje en Conjunto_Conceptos Básicos y Clasificación
07:43
110_Aprendizaje en conjunto_AdaBoost
09:20
111_Aprendizaje por conjuntos_Bosque aleatorio
05:33
112_Aprendizaje_no_supervisado_Clustering_Introducción_general
05:44
113_Aprendizaje no supervisado_Agrupación_K-means
14:21
114_Aprendizaje no Supervisado_Clúster_Clúster Jerárquico
03:32
115_Aprendizaje no supervisado_Agrupamiento_Agrupamiento por densidad
14:25
116_Aprendizaje no supervisado_Clustering_Ejemplo de código KMeans
16:48
117_Aprendizaje no supervisado_Clustering_Métricas de evaluación
21:21
118_Aprendizaje no supervisado_Reducción de dimensionalidad_Principios básicos de SVD
20:37
119_Aprendizaje no supervisado_Reducción de dimensionalidad_Llamada de código SVD
07:21
120_Aprendizaje no Supervisado_Reducción de Dimensión_PCA
16:26
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