Ciencia de Datos para aprendizaje automático. - 027.- Ciencia de Datos para ML. Función sigmoide y Regresión logística

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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

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