In this course, you’ll be learning various supervised ML algorithms and prediction tasks applied to different data. You’ll learn when to use which model and why, and how to improve the model performances. We will cover models such as linear and logistic regression, KNN, Decision trees and ensembling methods such as Random Forest and Boosting, kernel methods such as SVM.Lee mas.
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Las técnicas y herramientas cubiertas en Introduction to Machine Learning: Supervised Learning son muy similares a los requisitos que se encuentran en los anuncios de trabajo de Científico de datos.
