Ciencia de Datos para aprendizaje automático. 027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística
027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística Transcript and Lesson Notes
Profundizar en los contenidos del vídeo con NotebookLM: https://tinyurl.com/CDYAA027 Pódcast sobre el vídeo: https://tinyurl.com/CDYAAP027 Vemos los problemas que presenta la clasificación con el modelo perceptrón cuando
Quick Summary
Profundizar en los contenidos del vídeo con NotebookLM: https://tinyurl.com/CDYAA027 Pódcast sobre el vídeo: https://tinyurl.com/CDYAAP027 Vemos los problemas que presenta la clasificación con el modelo perceptrón cuando
Key Takeaways
- Review the core idea: Profundizar en los contenidos del vídeo con NotebookLM: https://tinyurl.com/CDYAA027 Pódcast sobre el vídeo: https://tinyurl.com/CDYAAP027 Vemos los problemas que presenta la clasificación con el modelo perceptrón cuando
- Understand how videotutoriales fits into 027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística.
- Understand how illasaron fits into 027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística.
- Understand how videotutoriales.com fits into 027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística.
- Understand how programación fits into 027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística.
Key Concepts
Full Transcript
Profundizar en los contenidos del vídeo con NotebookLM: https://tinyurl.com/CDYAA027 Pódcast sobre el vídeo: https://tinyurl.com/CDYAAP027 Vemos los problemas que presenta la clasificación con el modelo perceptrón cuando las muestras de las clases no son linealmente separables. Para solucionarlo vemos la Regresión logística, sus fundamentos matemáticos y como utiliza la función sigmoide para convertir los valores de salida en probabilidades entre 0 y 1. https://colab.research.google.com/drive/1SBLO04z1maBdash0yBmg5C8cYIh72hAj?usp=sharing
Lesson FAQs
What is 027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística about?
Profundizar en los contenidos del vídeo con NotebookLM: https://tinyurl.com/CDYAA027 Pódcast sobre el vídeo: https://tinyurl.com/CDYAAP027 Vemos los problemas que presenta la clasificación con el modelo perceptrón cuando
What key concepts are covered in this lesson?
The lesson covers videotutoriales, illasaron, videotutoriales.com, programación, educación.
What should I learn before 027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística?
Review the previous lessons in Ciencia de Datos para aprendizaje automático., then use the transcript and key concepts on this page to fill any gaps.
How can I practice after this lesson?
Practice by applying the main concepts: videotutoriales, illasaron, videotutoriales.com, programación.
Does this lesson include a transcript?
Yes. The full transcript is visible on this page in indexable HTML sections.
Is this lesson free?
Yes. CourseHive lessons and courses are available to learn online for free.
Continue Learning
Continue this lesson in the app
Install CourseHive on Android or iOS to keep learning while you move.
