K-NN o la influencia de los vecinos
Aplicaremos el algoritmo K-NN al Breast Cancer Wisconsin Data Set
Data mining
CRISP-DM: una metodología para minería de datos en salud
Me gustan las metodologías. Aunque no te aseguran el éxito, te guían por el camino que debes transitar para ejecutar un proyecto con mayor probabilidad de éxito. En el ámbito de la minería de datos, la metodología CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) se ha convertido en un estándar de factor del mercado. …
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Aprendizaje supervisado y no supervisado
La cantidad de algoritmos que se utilizan en minería de datos en enorme y corremos el riesgo de perdernos en un mar de siglas que inicialmente no aportan más que confusión. Una buena forma de aproximarnos será organizarlos en función del tipo de aprendizaje que utilizan: supervisado y no supervisado.
Objetivos de un proyecto de data mining
No hay peor augurio del fracaso en una actividad que no empezar con un fin en mente. El análisis y minería de datos no es ajeno a este lema. Antes de iniciar un proyecto de data mining deberías tener clara la respuesta a la pregunta: ¿qué objetivo persigo? ¿cuál es la tarea principal del proyecto? …
Data mining y big data en salud. ¿Pero qué es todo esto?
Si eres profesional o investigador de una organización de salud estoy seguro de que habrás escuchado o leído más de una vez sobre el potencial del big data en salud. Hoy en día todo el mundo habla de big data, pero es importante situar este concepto en el contexto adecuado pues no toda aproximación al análisis de datos sería big data ni requiere una infraestructura big data.