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课程名称：机器学习 - Python基础课程 概述：该课程是一个完全实践的机器学习基础课程，使用西班牙语授课。所有课程通过实例进行讲解，以便于理解。课程主要内容包括： 1. 环境设置：安装Anaconda和在线Jupyter Notebook。 2. Python基础课程：学习数字、字符串、列表、字典、元组、集合、运算符、range函数、map、filter、for和while循环以及lambda函数。 3. Numpy模块：使用列表了解Numpy，学习arange、ones、zeros、linspace、随机数生成以及一维和二维数组。 4. Pandas模块：包含Series、Data Frames的数据操作，如数据选择、行修改、处理空值、按列分组、Data Frames的合并与连接、读取Excel文件、HTML网页以及将Data Frames保存到SQL表中，以及使用Pandas进行绘图。 5. Matplotlib模块：学习图形绘制、多个图形、图形大小、在同一图中创建两个图形、图形颜色、线型和标记等。 6. Seaborn模块：图形分布、类别型列的图形、热图、回归图以及样式和颜色。 7. Plotly和Cufflinks模块：创建交互式图形。 8. scikit-learn模块：机器学习的核心模块。 9. 各种机器学习算法：线性回归、逻辑回归、k近邻算法、决策树、随机森林、支持向量机和k均值算法。 10. 模型的导入与导出：使用pickle格式进行机器学习模型的存取。 11. 自然语言处理（NLP）：入门及Python实践。 12. 额外部分：致谢与惊喜。 课程通过短视频和80多个示例及53个Python编码练习，让学习机器学习变得简单和实用。课程提供30天无条件退款保障。快来学习机器学习吧！欢迎加入课程！ 祝好， Redait Media团队
Machine Learning.Curso básico de Machine Learning con Python, en español, completamente práctico, donde todas las lecciones están explicadas mediante ejemplos, para que se puedan entender fácilmente.Estos son los temas principales que se tratan en este curso de Machine Learning. Configuración del entorno (instalación de Anaconda y Jupyter Notebook online)Curso básico de Python (Números, cadenas, listas, diccionarios, tuplas, conjuntos, operadores, función range, map, filter, bucles for y while, y funciones lambda)Módulo Numpy (Numpy con listas, funciones arange, ones, zeros, linspace, números aleatorios y arrays de 1 y 2 dimensiones)Módulo Pandas (Series, Data Frames, selección de datos, modificación de filas, tratar valores nulos, agrupación por columnas, combinar Data Frames, Merge y Join en Data Frames, leer ficheros tipo excel, leer páginas web HTML, grabar Data Frames en tablas SQL y gráficos con pandas)Módulo Matplotlib (gráficos, multigráficos, tamaño del gráfico, crear 2 gráficos en la misma figura, color del gráfico, tipo de línea y marcadores)Módulo Seaborn (Gráficos de distribución, gráficos para columnas de tipo categoría, mapas de calor, gráficos de regresión, estilos y colores)Módulos Plotly y Cufflinks (Gráficos interactivos)Módulo sckit-learn (módulo de Machine Learning)Regresión Lineal (algoritmo de Machine Learning)Regresión Logística (algoritmo de Machine Learning)Algoritmo de los k-vecinos más cercanos (algoritmo de Machine Learning)Algoritmo de árboles de decisión (algoritmo de Machine Learning)Algoritmo de Random Forest (algoritmo de Machine Learning)Algoritmo de máquinas de vectores de soporte (algoritmo de Machine Learning)Algoritmo de k-medias (algoritmo de Machine Learning)Exportar e importar un modelo de machine learning hacia y desde un fichero binario tipo pickleProcesamiento del lenguaje natural, PLN (Introducción y ejercicio práctico en python)Sección extra (Agradecimientos y sorpresa final)Aprenderás Machine Learning de forma práctica y sencilla, con videos cortos y más de 80 ejemplos y 53 ejercicios de codificación en Python !Este curso tiene una garantía de reembolso de 30 días.Anímate y aprende Machine Learning ya!!Nos vemos en el cursoUn saludoEquipo de Redait Media
