Para empezar, diría que es posible que desee comenzar con los métodos de los vecinos más cercanos. Luego salte a tal vez ingenuo bayes y luego eche un vistazo a los métodos de descenso de gradiente. Yo diría que primero profundice un poco en los procedimientos de descenso de gradiente y codifíquelo. Luego, tal vez eche un vistazo a las máquinas de vectores de soporte y luego eche un vistazo a los métodos de perceptrón.
Es posible que desee dividir sus datos en conjuntos de prueba y capacitación. Su programa debe aprender del conjunto de prueba y luego para probar su precisión, use los conjuntos de prueba. También es posible que desee validar en forma cruzada los pliegues.
Creo que escribir un programa, si has entendido completamente el razonamiento y las fórmulas detrás del aprendizaje, no debería ser una tarea desalentadora, al menos al principio.
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Está utilizando Python, por lo que quizás al principio debería codificar las cosas usted mismo, pero después de un tiempo, eche un vistazo a las bibliotecas para el aprendizaje automático que podría utilizar.
