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Aprende cómo funcionan Mean‑Shift y Agglomerative, dos algoritmos de clustering que no requieren elegir K. Mean‑Shift detecta picos de densidad y Agglomerative construye jerarquías mediante dendrogramas. Explicación clara, intuitiva y narrativa para entender bandwidth, distancia de corte y cuándo usar cada uno.
Descubre cómo funciona DBSCAN, el algoritmo de clustering basado en densidad que no necesita elegir K y detecta outliers de forma natural. Explicación clara, narrativa e intuitiva para entender core points, border points, noise y los parámetros eps y min_samples.
Aprende cómo funciona K‑means, cómo elegir el número óptimo de grupos con el método del codo (Elbow) y cómo validar la calidad de los clusters con el Silhouette Score. Explicación clara, narrativa y práctica para aplicar clustering en problemas reales.
Aprende a evaluar correctamente tus modelos de machine learning con la matriz de confusión, Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC, AUC y MCC. Explicación clara, narrativa y práctica para entender qué métrica usar en cada caso y evitar errores comunes en datasets desbalanceados.
Descubre cómo funcionan las SVM: hiperplano, margen máximo, vectores de soporte y el truco del kernel. Aprende la intuición detrás de la separación no lineal y cómo extenderlas a problemas multiclase con OVO y OVR. Explicación clara, visual y sin fórmulas.
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