Machine Learning con Python

Víctor Morales Oñate

Notas de clase¶

Actualización: marzo 2026

Este documento está en construcción. Tiene por objetivo recoger material necesario para impartir un curso aplicado de técnicas de Machine Learning. Esta primera versión realiza una revisión detallada de aprendizaje supervizado y no supervizado.

En la medida de lo posible el documento trabaja con datos de Ecuador. Además, el software utilizado para su desarrollo es Python.

Material del autor en Python¶

• Machine Learning con Python

• Econometría Espacial con Python

• Introducción a la Econometría

Material del autor en R¶

• Técnicas de Machine Learning con R

• Series de Tiempo

• Econometría Espacial

• Métodos de evaluación de impacto

Contacto¶

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vmoralesonate/

• Correo: victor.morales@uv.cl

• Machine Learning con Python
• Fundamentos
  • Introducción a Python para Ciencia de Datos
  • Pandas
  • Estadística Descriptiva
  • Pruebas de Hipótesis
• Machine Learning
  • Machine Learning
  • Aprendizaje Supervisado
  • Regresión lineal
  • Selección y regularización de modelos lineales
• Modelos
  • Árboles de decisión
  • Support Vector Machines
  • Redes Neuronales
• Evaluación
  • Evaluación de Modelos
• Modelos Probabilísticos
  • Modelos de Probabilidad
• Aprendizaje No Supervisado
  • Análisis de Componentes Principales
  • Clustering
• Reglas de Asociación
  • Minería de Reglas de asociación
• Visualización
  • Gráficos básicos: matplotlib & seaborn