Sesión 06 --- Dic 7
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**Casos Prácticos**

* Taller Presencial 11 --- `Reduccion de la dimensionalidad digits <https://classroom.github.com/a/LO8YNadD>`_ 

* Taller Presencial 12 --- `Patrones de demanda diaria <https://classroom.github.com/a/6g4XHHX9>`_ 

* Taller Presencial 13 --- `Selección automatica de características <https://classroom.github.com/a/EG4Wuhag>`_ 



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   <hr style="height:1px;border-width:0;color:gray;background-color:gray">

**Aprendizaje Supervisado**

* `Regresores clásicos <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/24_regresores_clasicos/__index__.html>`_ 

* `Clasificadores clásicos <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/25_clasificadores_clasicos/__index__.html>`_ 

* `Regresores con seleccion de variables <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/26_regresores_con_seleccion_de_variables/__index__.html>`_ 

* `Regresores robustos a outliers <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/27_regresores_robustos_a_outliers/__index__.html>`_ 

* `Máquinas de vectores de soporte <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/30_maquinas_de_vectores_de_soporte/__index__.html>`_ 

* `Vecinos más cercanos <https://jdvelasq.github.io/curso_ml_con_sklearn/32_vecinos_mas_cercanos/__index__.html>`_