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# 1. Datos
from sklearn.datasets import load_digits
X, y = load_digits(return_X_y=True)
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test) pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn #
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Ahora vamos al meollo: ¿cómo y dónde descargar el material para aprender Machine Learning con Scikit-learn, Keras y TensorFlow? Nota importante:  Apoyamos la difusión del conocimiento

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scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)