El aprendizaje automático es un campo de la informática que le da a la computadora la capacidad de aprender sin estar programado explícitamente.
Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
La regresión lineal es un modelo de aprendizaje automático simple para problemas de regresión, es decir, cuando la variable objetivo es un valor real.
La regresión lineal es un modelo lineal, por ejemplo, un modelo que asume una relación lineal entre las variables de entrada (x) y la variable de salida única (y). Más específicamente, esa y se puede calcular a partir de una combinación lineal de las variables de entrada (x).
La regresión lineal es fácil, pero nadie puede determinar el tiempo de aprendizaje que lleva. Depende totalmente de ti.
Regresión lineal y regresión logística en Python
Cree modelos de aprendizaje automático predictivos sin conocimientos de codificación o matemáticas. Regresión lineal y regresión logística para principiantes
¿Para quién es este curso?
- Personas que siguen una carrera en ciencia de datos
- Profesionales que trabajan que comienzan su viaje de datos
- Estadísticos que necesitan más experiencia práctica
- Cualquiera que tenga curiosidad por dominar la regresión lineal y logística desde el nivel principiante hasta el avanzado en un corto período de tiempo
Requisitos
- Este curso comienza desde lo básico y ni siquiera necesita conocimientos de codificación para construir estos modelos en Python
- Los estudiantes deberán instalar el software Python y Anaconda, pero tenemos una clase separada para ayudarlo a instalar el mismo.
Lo que aprenderás
- Aprenda a resolver problemas de la vida real utilizando la técnica de regresión lineal y logística.
- Análisis preliminar de datos mediante análisis univariante y bivariado antes de ejecutar el análisis de regresión
- Comprender cómo interpretar el resultado del modelo de regresión lineal y logística y traducirlo en información procesable.
- Conocimiento profundo de la recopilación de datos y el preprocesamiento de datos para el problema de regresión lineal y logística
- Estadísticas básicas usando la biblioteca Numpy en Python
- Representación de datos usando la biblioteca Seaborn en Python
- Técnica de regresión lineal de aprendizaje automático utilizando las bibliotecas Scikit Learn y Statsmodel de Python
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso con un gran descuento.
La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 28 de junio, pero puede vencer en cualquier momento.
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