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Minería de datos: Modelos y algoritmos

Material adicional del libro Minería de datos: Modelos y algoritmos

Por Jordi Gironès, Jordi Casas, Julià Minguillón y Ramon Caihuelas

Minería de datos: modelos y algoritmos

Este github contiene el código del libro Minería de datos: algoritmos y modelos, publicado por Editorial UOC

En esta página encontraréis ejercicios prácticos en Jupyter que os permitirán trabajar más a fondo los contenidos aprendidos en el libro Minería de datos: modelos y algoritmos.

La mejor forma de trabajar estos ejercicios es seguir los capítulos del libro, descargarse los archivos de esta página y abrirlos desde un navegador web accediendo a tu instalación Jupyter.

Introducción

Este libro es el resultado de 10 años de docencia en minería de datos dentro del Máster Universitario en Ciencia de datos (Data Science) y del Máster de Inteligencia de Negocio de la UOC, a través de los cuales hemos reflexionado junto con nuestros alumnos, la mejor manera de aproximarse al mundo de los algoritmos más habituales en este campo de conocimiento.

Jupyter como herramienta de programación R, Python y Julia. Especializada en minería de datos, nos ha parecido una plataforma excelente para proponer prácticas en las que el estudiante pueda acompañar la comprensión del contenido del libro.

Instalación de componentes

Recomendamos los siguientes enlaces para poder instalar los componentes de software necesarios para seguir los ejercicios propuestos:

Datos de ejemplo

Conjuntos de datos propios empleados en los ejemplos:

Capítulo 3. Preparación de los datos

En este ejemplo se trabajan funciones de R para explorar visualmente y mediante descriptores estadísticos el juego de datos.

Ejemplos en R:

Capítulo 6. Extracción y selección de atributos

Este ejemplo muestra como extraer los valores singulares en un conjunto de datos y valorar su representatividad.

Ejemplos en R:

Capítulo 7. Agrupamiento jerárquico

Este ejemplo muestra del agrupamiento jerárquico y los dendogramas.

Ejemplos en Python:

Capítulo 11. Máquinas de soporte vectorial

En estos ejemplos se muestra cómo utilizar las máquinas de soporte vectorial (SVM) a partir ejemplos en Python y R (paquete de R 'e1071'). Se trabajan los distintos modelos de kernel: lineal, radial, polinomial y sigmoidal. También se comparan los resultados de trabajar con dos dimensiones o con todas.

Ejemplos en R:

Ejemplos en Python:

Capítulo 12. Redes neuronales

En estos ejemplos se muestra cómo utilizar las redes neuronales artificiales (NN) a partir ejemplos en Python y R (paquete de R 'neuralnet'). Se ven las distintas posibilidades de una red neuronal: capas, neuronas y criterio de parada.

Ejemplos en R:

Ejemplos en Python:

Capítulo 13. Árboles de decisión

Los siguientes ejemplos crean un árbol de decisión con el algoritmo C5.0. Posteriormente se intenta mejorar la calidad con técnicas de boosting, VSD y PCA. También se muestra como evaluar la capacidad predictiva del modelo generado y ejemplos de árboles generados con poda o sin poda.

Ejemplos en R:

Ejemplos en Python:

Capítulo 15. Combinación de clasificadores

En los siguientes ejemplos se mejora el resultado de un clasificador mediante las técnicas de Bagging, Boosting, Random Forest y Stacked.

Ejemplos en R: