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Aprende cómo LSA reduce miles de palabras a conceptos latentes y cómo t‑SNE convierte datos de alta dimensión en mapas visuales reveladores. Explicación clara de semántica latente, co‑ocurrencias, embeddings y visualización no lineal
Descubre cómo funciona LDA, el algoritmo supervisado que encuentra las direcciones que mejor separan clases. Explicación clara de su intuición, sus componentes discriminantes, sus diferencias con PCA y sus aplicaciones en clasificación y visualización.
Aprende cómo PCA y SVD reducen miles de variables a unas pocas dimensiones sin perder la esencia de los datos. Explicación clara de componentes principales, varianza explicada, maldición de la dimensionalidad y el papel de SVD como motor matemático detrás de PCA
Descubre cómo funcionan Apriori, FP‑Growth y Eclat, los tres algoritmos clave para encontrar itemsets frecuentes y generar reglas de asociación. Explicación clara e intuitiva de poda, compresión y cruce de listas, con ejemplos aplicados a e‑commerce y análisis de cestas.
Aprende cómo funcionan las reglas de asociación, el método que descubre patrones de co‑ocurrencia en datos transaccionales. Explicación clara e intuitiva de soporte, confianza, lift y los algoritmos Apriori y FP‑Growth, con ejemplos aplicados a e‑commerce y retail.
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