Modelos Supervisados

Este módulo está enfocado en el desarrollo y aplicación de modelos supervisados de aprendizaje de máquina, fundamentales para tareas como clasificación y regresión en problemas reales de negocio. Se abordarán desde los algoritmos clásicos como regresión lineal, árboles de decisión y k-NN, hasta técnicas avanzadas como máquinas de soporte vectorial (SVM) y ensambles como Random Forest y XGBoost. Se utilizarán herramientas prácticas en Python, apoyadas por bibliotecas como scikit-learn.

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