¿Cómo evaluarías el rendimiento de un modelo de ML No Supervisado?

Por lo que entiendo lo mas común es medir la distancia de entre cada grupo para ver que tan aproximados están a su centroide

Aqui hay un articulo: https://www.cienciadedatos.net/documentos/37_clustering_y_heatmaps#K-means_clustering

12:57 p. m. · 18 feb. 2022

enrique ubaldo

@enriqueubaldoporras

¿Cómo evaluarías el rendimiento de un modelo de ML No Supervisado?

Por lo que entiendo lo mas común es medir la distancia de entre cada grupo para ver que tan aproximados están a su centroide

Aqui hay un articulo: https://www.cienciadedatos.net/documentos/37_clustering_y_heatmaps#K-means_clustering

12:57 p. m. · 18 feb. 2022

enrique ubaldo

@enriqueubaldoporras

¿Cómo evaluarías el rendimiento de un modelo de ML No Supervisado?

Por lo que entiendo lo mas común es medir la distancia de entre cada grupo para ver que tan aproximados están a su centroide

Aqui hay un articulo: https://www.cienciadedatos.net/documentos/37_clustering_y_heatmaps#K-means_clustering

12:57 p. m. · 18 feb. 2022

enrique ubaldo

@enriqueubaldoporras

¿Cómo evaluarías el rendimiento de un modelo de ML No Supervisado?

Por lo que entiendo lo mas común es medir la distancia de entre cada grupo para ver que tan aproximados están a su centroide

Aqui hay un articulo: https://www.cienciadedatos.net/documentos/37_clustering_y_heatmaps#K-means_clustering

Desde la clase 4.1 - ¿Por qué evaluar nuestro modelo de Machine Learning? del curso Introducción al Machine Learning

12:57 p. m. · 18 feb. 2022

Lesly Zerna @leslyzerna20 feb

gran aporte!

enrique ubaldo

@enriqueubaldoporras

¿Cómo evaluarías el rendimiento de un modelo de ML No Supervisado?

Por lo que entiendo lo mas común es medir la distancia de entre cada grupo para ver que tan aproximados están a su centroide

Aqui hay un articulo: https://www.cienciadedatos.net/documentos/37_clustering_y_heatmaps#K-means_clustering

Desde la clase 4.1 - ¿Por qué evaluar nuestro modelo de Machine Learning? del curso Introducción al Machine Learning

12:57 p. m. · 18 feb. 2022

Lesly Zerna @leslyzerna20 feb

gran aporte!

enrique ubaldo

@enriqueubaldoporras

¿Cómo evaluarías el rendimiento de un modelo de ML No Supervisado?

Por lo que entiendo lo mas común es medir la distancia de entre cada grupo para ver que tan aproximados están a su centroide

Aqui hay un articulo: https://www.cienciadedatos.net/documentos/37_clustering_y_heatmaps#K-means_clustering

Desde la clase 4.1 - ¿Por qué evaluar nuestro modelo de Machine Learning? del curso Introducción al Machine Learning

12:57 p. m. · 18 feb. 2022

Lesly Zerna @leslyzerna20 feb

gran aporte!

Lesly Zerna @leslyzerna20 feb

gran aporte!

Lesly Zerna @leslyzerna20 feb

gran aporte!

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Desde la clase 4.1 - ¿Por qué evaluar nuestro modelo de Machine Learning? del curso Introducción al Machine Learning

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