Este repositorio alberga una colección de proyectos dedicados al mundo del Data Mining. La minería de datos es una disciplina que se centra en descubrir patrones, tendencias y conocimientos valiosos a partir de conjuntos de datos complejos. Cada proyecto aquí presenta implementaciones y análisis detallados de técnicas clave de minería de datos aplicadas a diferentes contextos.

Data Mining, o minería de datos, es el proceso de descubrir patrones significativos y conocimientos útiles en grandes conjuntos de datos. Utiliza una variedad de técnicas, desde algoritmos de aprendizaje automático hasta métodos de estadísticas, para revelar información valiosa oculta en la información.

Cada proyecto tiene su propio directorio con código fuente, conjuntos de datos y archivos de documentación. Explora los proyectos, sigue las instrucciones y sumérgete en el apasionante campo del Data Mining.

El algoritmo de PageRank es una técnica esencial en el ámbito de la búsqueda en la web, desarrollado por Google para asignar puntuaciones de relevancia a las páginas web en función de la estructura de enlaces entrantes. Este proyecto implementa el algoritmo de PageRank para analizar la importancia relativa de las páginas en una red dirigida y visualizar la distribución de puntuaciones.

Este proyecto aborda la optimización y preprocesamiento de datos utilizando diversas técnicas en el ámbito de machine learning. Desde la exploración y visualización de conjuntos de datos hasta la normalización y proyección en componentes principales, el código proporciona una comprensión detallada de cómo preparar los datos para algoritmos de aprendizaje automático.

El tercer proyecto se centra en la aplicación de GridSearch y técnicas de boosting en un conjunto de datos de noticias vectorizadas. Explora la búsqueda de hiperparámetros óptimos, y evalúa el rendimiento de clasificadores como KNeighbors, MLP, y AdaBoost en un contexto diferente, demostrando la versatilidad de estas técnicas en diversos tipos de datos.