Inteligencia Artificial y Machine Learning | Python - Regresión Logística con Python

¡Domina la Inteligencia Artificial y Machine Learning con Python! Aprende desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas, optimiza modelos, identifica patrones y sácale provecho a tus datos con Código Máquina. ¡Conviértete en un experto en IA hoy!

5.0 (1)

14 learners

What you'll learn

Desarrollar habilidades para implementar modelos de Machine Learning usando Python.
Analizar y optimizar algoritmos de redes neuronales artificiales paso a paso.
Evaluar modelos de clasificación mediante métricas como precisión y área bajo la curva ROC.
Aplicar técnicas avanzadas de procesamiento de datos, como imputación y normalización.

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Explicación visual del fundamento matemático que sustenta los modelos de regresión logística y su creación utilizando Scikit-Learn de Python. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 1° de Noviembre). Regresión Logística con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]. ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 0:55 Contexto 7:42 Función logística estándar 19:33 Taquicardia: probabilidad y clase 25:01 Máxima verosimilitud 30:02 Creación del modelo con Scikit-Learn 41:12 Suposiciones ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #CienciaDeDatos #AprendizajeDeMaquina #DataScience #MachineLearning #ScikitLearn #SkLearn