Fundamental!!! empezar a entender la regresión lineal comienza por entender muy bien estos aspectos. Y el poder que hay detrás de esta, siempre es bueno comenzar desde la mas fundamental
Introducción al curso
Tu primera regresión lineal con scikit-learn
Análisis de datos para tu primera regresión lineal
Entrenando un modelo de regresión lineal con scikit-learn
Cómo funciona la regresión lineal
¿Qué es la regresión lineal?
Cuándo utilizar un modelo de regresión lineal
Función de pérdida y optimización: mínimos cuadrados
Evaluando el modelo: R^2 y MSE
Quiz: Cómo funciona la regresión lineal
Regresión lineal multivariable
Regresión lineal multivariable
Análisis de regresión multivariable
Proyecto práctico
Regresión lineal para predecir los gastos médicos de pacientes
Exploración y preparación de datos
Análisis de correlación de los datos
Entrenamiento del modelo
Evaluando el modelo
Mejorando el modelo
Quiz: Proyecto práctico
Pasos siguientes
¿Qué hay más allá de la linealidad?
Siguientes pasos en modelos de inteligencia artificial
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¿Qué es la regresión lineal?
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La regresión lineal es una técnica que nos ayuda a hacer comparaciones entre los puntos en el plano cartesiano. es decir, que para un valor de X existe un valor de Y, esto se empieza a graficar sobre el plano como un grafico de dispersión
para esos datos, hay que ajustar una linea recta que mejor los entienda, ósea el modelo trata de predecir el mejor ajuste para la linea recta en esos datos.
La función matemática correspondiente a este problema es Y=w0 + w1x
- X es un valor que existe sobre el plano
- W0 es el punto que se esta cortando sobre el plano, es decir, cuando X = 0 cual es el salto que existe el punto de X = 0 y el plano en el eje Y.
- W1 es cuando se agrega un valor a la X cuanto salto sobre Y
Básicamente esto se conoce como w0 el Intercepto y w1 la pendiente de la linea recta.
durante el ajuste del modelo de regresión lineal se conocen como los pesos del modelo, estos son los valores que va a estar intentando aprender el modelo para entender cual va a ser la mejor linea recta que se va a ajustar a los datos.
La interpretación de la pendiente. supongamos que W1=1.5
"si aumenta una unidad en X, entonces en promedio aumenta 1.5 en Y )
buenisimo, justo pense en buscar en youtube luego de la clase anterior! que bien que lo hiciste asi profe. enhorabuena!
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