Aprende-machine-learning-con-scikitlearn-keras-y-tensorflow-descargar

from tensorflow import keras model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation="relu"), keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from tensorflow import keras model = keras

“Hands‑On Machine Learning with Scikit‑Learn, Keras & TensorFlow” (Aurélien Géron).
Existe una edición en español llamada “Aprende Machine Learning con Scikit‑learn, Keras y TensorFlow” (Ediciones Anaya / O’Reilly). activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam"

🔹 Dónde descargarlo legalmente:

No intentes correr antes de caminar. Antes de tocar Scikit-learn, domina: domina: Si ya tienes el material

Si ya tienes el material, instala las bibliotecas así:

# Crear entorno virtual (recomendado)
python -m venv ml_env
source ml_env/bin/activate  # Linux/Mac
ml_env\Scripts\activate     # Windows