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Haré modelos avanzados de machine learning y proyectos de ciencia de datos en python
La satisfacción del cliente es mi principal prioridad.
Soy un analista de datos y especialista en Machine Learning con experiencia en estadística aplicada, análisis exploratorio de datos y modelado predictivo en Python.
Ayudo a los clientes a resolver pr...
Acerca de este Servicio
¿Buscas un experto en Machine Learning avanzado, clasificadores de Bayes y evaluación del rendimiento de modelos? ¡Estás en el lugar correcto!
Me especializo en construir, analizar y optimizar modelos complejos de machine learning usando Python, Scikit-Learn, SciPy y NumPy.
Lo que ofrezco:
- Clasificador de Bayes y análisis de probabilidad: Cálculos de probabilidad conjunta, distribuciones normales multivariadas, covarianza y mapeo de regiones de decisión.
- Precisión y evaluación del modelo: Comparación profunda de precisión de resubstitución (entrenamiento), validación cruzada de 10 pliegues y precisión real en prueba.
- Implementación de algoritmos: Análisis discriminante lineal (LDC), 1-NN, árboles de decisión, SVM, bagging y ensamblajes de random forest.
- Soluciones para desequilibrio de clases: Análisis del triángulo de datos desequilibrados, evaluación de entropía y remuestreo usando SMOTE / imbalanced-learn.
- Ciencia de datos en Python: Jupyter Notebooks, visualización limpia (Matplotlib, Seaborn) e informes teóricos detallados.
¿Por qué elegirme?
- Soluciones matemáticamente rigurosas y precisas
- Código Python bien documentado
- Trabajo 100% original adaptado a tus directrices
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Experiencia:
Clasificación
•
agrupación
•
Árboles de decisiones
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué bibliotecas y herramientas de machine learning utilizas?
Principalmente uso Python junto con bibliotecas estándar de la industria como Scikit-Learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y imbalanced-learn para modelado y visualización de datos.
¿Proporcionas código fuente completo y documentación?
¡Sí! Recibirás código Python limpio y bien comentado (Jupyter Notebook o archivos .py) junto con informes estructurados que explican los resultados y la metodología.
¿Puedes manejar conjuntos de datos desequilibrados?
Totalmente. Aplico técnicas avanzadas como oversampling con SMOTE, ponderación de clases y métricas de evaluación especializadas (F1-score, Precisión, Recall) para manejar eficazmente el desequilibrio de clases.
¿Cómo evalúas y validas los modelos?
Realizo evaluaciones rigurosas del rendimiento comparando precisión de entrenamiento / resubstitución, validación cruzada de $k$ pliegues y precisión en prueba en múltiples algoritmos como clasificadores de Bayes, SVM, árboles de decisión y ensamblajes.
