Construir un modelo de máquinas de soporte vectorial (SVM) aplicado al conjunto de datos de personas y sus ingresos en EUA. Tomando como variable dependiente los ingresos, identificados por 0 y 1, siendo 0 los que ganan por debajo o igual a 50 mil y 1 los que ganan por encima de 50 mil.

Aplicar el modelo de árboles de regresión en el conjunto de datos de precios de casas en Durango.

Construir un modelo de regresión logística aplicado a datos de personas con sus ingresos en USA. La variable dependiente es el ‘ingreso’ y es representado por ‘0 y 1’. 0 si ganan por debajo o igual a 50 mil y 1 si ganan por encima de 50 mil.

En el caso se muestra cómo utilizar una función de regresión lineal múltiple además de determinar sus ecuaciones y ser aplicadas al conjunto de datos de precios en casas de Durango, México.

Se muestra cómo utilizar una función de regresión lineal múltiple y con ello se determinan las ecuaciones de regresión lineal múltiple para distintos datos de varios ejercicios

Aplicar un modelo de regresión lineal múltiple en el conjunto de datos FIFA, con variable dependiente ‘Value’ y varias variables independientes.

Analizar caso FIFA mediante un modelo de regresión polinomial.

Analizar caso FIFA con modelo de regresión lineal simple

Regresión lineal caso FIFA, variables Overall y value.

Aplicar regresión lineal simple al conjunto de datos ‘women’, existente en el paquete base de R.

Estadística básica aplicada en dataset de suicidio.

Explorar y generar tablas de distribución del conjunto de datos, FIFA.

Analizar conjunto de registros de personas posibles resultados de coronavirus.

Análisis alumnos inscritos en el periodo septiembre 2020 - enero 2021 en una escuela de educación superior.

Práctica 2 de la clase 'Análisis inteligente de datos'

Practica 1 de la clase 'Análisis inteligente de datos'