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Implementación de regresión robusta - Curso Profesional de Machine Learning con Scikit-Learn by Platzi

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    <h1>Curso Profesional de Machine Learning con Scikit-Learn</h1>
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</div>

## Introducción al documento

El contenido de este documento es **teorico - practico** del [Curso Profesional de Machine Learning con Scikit-Learn](https://platzi.com/cursos/scikitlearn-ml/) y busca ser una guía para futuros trabajos. El mismo está dictado por [Ariel Ortiz](https://platzi.com/profesores/ludthor/), Arquitecto de datos en [DataKnow](https://dataknow.io/). El curso es de [Platzi](https://platzi.com).

Scikit-Learn es una biblioteca de Python que ofrece un conjunto de algoritmos eficientes que pueden ser utilizados para realizar Machine Learning en un ambiente productivo. Con el Curso Profesional de Machine Learning con SciKit-Learn de Platzi aprenderemos a implementar los principales algoritmos disponibles en esta biblioteca.

## Objetivos del curso

- Iniciar un proyecto con Scikit-Learn
- Aplicar técnicas de regularización a regresiones
- Manejar datos atípicos
- Reducir la dimensionalidad

## Proyecto del curso

Implementación de regresión robusta

Usando el dataset del índice de felicidad aprenderemos a limpiar y transformar datos atípicos para procesarlos por medio de un regresión robusta.

> [Apuntes del curso](proyecto.md)

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