Este repositorio contiene una serie de ejercicios realizados en R, que cubren diversas técnicas de clasificación supervisada y no supervisada. Los ejercicios fueron creados durante mis primeras experiencias con R y aprendizaje de estadística y machine learning.
En este repositorio encontrarás ejemplos de cómo implementar varios algoritmos de clasificación, incluyendo:
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Support Vector Machines (SVM)
- Decision Trees
- Random Forests
- K-Means Clustering
- Hierarchical Clustering
Cada directorio dentro del repositorio corresponde a uno de estos algoritmos e incluye código R, datos y figuras de ejemplo.
Para utilizar estos ejercicios, puedes clonar este repositorio y abrir los archivos .Rmd en tu entorno R preferido. No he actualizado estos ejercicios desde que los creé, así que considera esto como un archivo de mi viaje de aprendizaje más que como un recurso de aprendizaje actualizado.
Dado que este repositorio está destinado a ser un archivo personal (registro de las actividades realizadas en el marco del Máster Oficial Geoforest), no estoy buscando contribuciones activamente. Sin embargo, si encuentras algún error o tienes alguna sugerencia de mejora, no dudes en abrir un issue.
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