From 6b3db0c30e24fdd25d7b0e93f91e17ca63af97ca Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: davidit33 Date: Fri, 17 Sep 2021 17:38:24 -0300 Subject: [PATCH] 2-Regression/1-Tools/translations/README.es.md --- 2-Regression/1-Tools/translations/README.es.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/2-Regression/1-Tools/translations/README.es.md b/2-Regression/1-Tools/translations/README.es.md index 2388bcdf..e2d4d1a4 100755 --- a/2-Regression/1-Tools/translations/README.es.md +++ b/2-Regression/1-Tools/translations/README.es.md @@ -34,7 +34,7 @@ En esta lección, aprenderá a: 1. **Instale Jupyter Notebook**. Deberá [instalar el paquete de Jupyter](https://pypi.org/project/jupyter/). -## Tu entorno de creación de ML +## El entorno de creación de ML Va a utilizar **cuadernos** para desarrollar tu código Python y crear modelos de machine learning. Este tipo de archivos es una herramienta común para científicos de datos, y se pueden identificar por su sufijo o extensión `.ipynb`. @@ -45,7 +45,7 @@ En esta carpeta, encontrará el archivo _notebook.ipynb_. 1. Abra _notebook.ipynb_ en Visual Studio Code. -Un servidor de Jupyter comenzará con Python 3+ iniciado. Encontrará áreas del cuaderno que se pueden `ejecutar`, fragmentos de código. Puede ejecutar un bloque de código seleccionando el icono que parece un botón de reproducción. +Un servidor de Jupyter comenzará con Python 3+ iniciado. Encontrará áreas del cuaderno que se pueden ejecutar, fragmentos de código. Puede ejecutar un bloque de código seleccionando el icono que parece un botón de reproducción. 1. Seleccione el icono `md` y agrege un poco de _markdown_, y el siguiente texto **# Welcome to your notebook**. @@ -106,7 +106,7 @@ Importar algunas librerías para ayudarte con tus tareas. from sklearn import datasets, linear_model, model_selection ``` - Arriba estás importando `matplottlib`, `numpy` y estás importando `datasets`, `linear_model` y `model_selection` de `sklearn`. `model_selection` se usa para dividir datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba. +Arriba estás importando `matplottlib`, `numpy` y estás importando `datasets`, `linear_model` y `model_selection` de `sklearn`. `model_selection` se usa para dividir datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba. ### El conjunto de datos de diabetes