Sesión 04 --- Nov 23
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**Casos Prácticos**

* Taller Presencial 05 --- `Clasificación básica de texto <https://classroom.github.com/a/Ab0A50m4>`_ 

* Taller Presencial 06 --- `Regresión básica <https://classroom.github.com/a/G5jRcWM3>`_    

* Taller Presencial 07 --- `Optimización de Hiperparámetros <https://classroom.github.com/a/18VOCgor>`_ 



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**Selección y Evaluación de Modelos**    

* `Ajuste de hiperparámetros <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/06_ajuste_de_hiperparametros/__index__.html>`_ 

* `Introducción al uso de métricas <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/07_introduccion_al_uso_de_metricas/__index__.html>`_ 

* `Métricas para clasificación <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/08_metricas_para_clasificacion/__index__.html>`_ 

* `Métricas para clasificación multietiqueta <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/09_metricas_para_clasificacion_multietiqueta/__index__.html>`_ 

* `Métricas para regresión <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/10_metricas_para_regresion/__index__.html>`_ 

* `Métricas para agrupamiento <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/11_metricas_para_agrupamiento/__index__.html>`_ 

* `Estimadores ingenuos <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/12_estimadores_ingenuos/__index__.html>`_