Eikosestadística y ciencia de datos

Machine learning e IA · Mineria Datos

Minería de Datos: Datos No Estructurados y Temas Avanzados

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

Minería de Datos & Aprendizaje Estadístico

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Minería de datos no estructurados y temas avanzados
  • Fundamentos y taxonomía del dato no estructurado
  • Taxonomía del dato: estructurado, semiestructurado y no estructurado
  • El espacio vectorial y la maldición de la dimensionalidad
  • Procesamiento y minería de textos (NLP avanzado)

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • algebra
  • embeddings
  • ml supervisado
  • ml nosupervisado
  • varianza
  • bayes

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

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lim⁡D→∞Distmax⁡−Distmin⁡Distmin⁡=0\lim_{D \to \infty} \frac{\text{Dist}_{\max} - \text{Dist}_{\min}}{\text{Dist}_{\min}} = 0
Ver LaTeX fuente\lim_{D \to \infty} \frac{\text{Dist}_{\max} - \text{Dist}_{\min}}{\text{Dist}_{\min}} = 0