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Aprende cómo funcionan los árboles de decisión y las diferencias entre ID3, C4.5 y CART. Descubre cómo eligen preguntas, qué métricas usan, por qué son interpretables y cómo se convierten en la base de modelos como Random Forest y Gradient Boosting
Descubre cómo funcionan K‑NN y Naive Bayes, dos clasificadores clásicos que resuelven problemas desde filosofías opuestas: vecindad y probabilidad. Aprende cuándo usar cada uno, sus ventajas, desventajas y ejemplos prácticos en clasificación real
Aprende cómo funciona Softmax y la regresión logística multinomial para problemas de clasificación con múltiples clases. Descubre cómo se transforman puntuaciones en probabilidades, cómo se entrena el modelo con cross-entropy y cuándo usar Softmax frente a otros clasificadores.
Descubre cómo la regularización L1, L2 y Elastic Net evita la saturación de la sigmoide y mejora la generalización en modelos de clasificación. Aprende por qué la regresión logística necesita regularización, cómo funciona la log-loss y cuándo usar Ridge, Lasso o Elastic Net.
Aprende cómo Ridge y Lasso controlan el sobreajuste penalizando coeficientes grandes. Descubre cuándo usar cada técnica, cómo funciona la regularización y por qué λ es clave para equilibrar flexibilidad y estabilidad en modelos de regresión.
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