Bienvenido a mi portafolio de Machine Learning. Aquí encontrarás una serie de proyectos en los que implemento algoritmos de machine learning para resolver diversas problemáticas de clasificación, predicción y análisis de datos. Cada proyecto busca ofrecer soluciones prácticas a situaciones reales, demostrando mi capacidad para aplicar teoría a problemas concretos.
Este repositorio se actualizará constantemente con nuevos ejercicios, manteniendo siempre un enfoque práctico y dirigido a resultados medibles.
Los proyectos están organizados según el tipo de algoritmo utilizado y la problemática que resuelven:
- Naive Bayes: Aplicado en proyectos de clasificación de datos.
- Random Forest: Usado para problemas de predicción y regresión, como estimación de ventas o comportamiento de productos.
- Regresión Lineal: Focado en la predicción de variables continuas, desde tendencias de mercado hasta popularidad en plataformas como Spotify.
Entre otros.
- Random Forest - Predicción de Ventas de Videojuegos: Aplicación del algoritmo para predecir las ventas de videojuegos, considerando variables como género, plataforma y año de lanzamiento.
- Regresión Lineal - Predicción de Popularidad de Canciones en Spotify: Modelando la relación entre características de canciones y su popularidad en Spotify.
- Los datasets vienen comprimidos para facilitar su descarga y uso.
- Cada proyecto incluye un Exercise.md que explica el enfoque del problema a solucionar.
Este repositorio está bajo la Licencia MIT.