En nuestro primer caso de estudio, la predicción del precio de la vivienda, creará modelos que predicen un valor continuo (precio) a partir de las características de entrada (pies cuadrados, número de dormitorios y baños,…).
Este es solo uno de los muchos lugares donde se puede aplicar la regresión. Otras aplicaciones van desde la predicción de resultados de salud en medicina, precios de acciones en finanzas y uso de energía en computación de alto rendimiento, hasta el análisis de qué reguladores son importantes para la expresión génica.
En este curso, explorará modelos de regresión lineal regularizados para la tarea de predicción y selección de características.
Podrá manejar conjuntos de funciones muy grandes y seleccionar entre modelos de diversa complejidad.
También analizará el impacto de aspectos de sus datos, como valores atípicos, en sus modelos y predicciones seleccionados. Para adaptarse a estos modelos, implementará algoritmos de optimización que escalan a grandes conjuntos de datos.
Resultados de aprendizaje: al final de este curso, podrá:
- Describir la entrada y salida de un modelo de regresión.
- Comparar y contrastar el sesgo y la varianza al modelar datos.
- Estimar los parámetros del modelo mediante algoritmos de optimización.
- Ajuste de parámetros con validación cruzada.
- Analizar el rendimiento del modelo.
- Describir la noción de escasez y cómo LASSO conduce a soluciones escasas.
- Desplegar métodos para seleccionar entre modelos.
- Explotar el modelo para formar predicciones.
- Construir un modelo de regresión para predecir precios utilizando un conjunto de datos de vivienda.
- Implementar estas técnicas en Python.
Las Habilidades que Conseguirás:
- Regresión lineal
- Regresión de cresta
- Lazo (Estadísticas)
- Análisis de regresión
Este curso es ofrecido por la Universidad de Washington
Fundada en 1861, la Universidad de Washington es una de las instituciones de educación superior financiadas por el estado más antiguas de la costa oeste y es una de las universidades de investigación más importantes del mundo.
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