Nivel Básico
18 clases
2 horas de contenido
8 horas de práctica
Implementa la regresión logística con Python y scikit-learn. Aprende a clasificar datos complejos con algoritmos supervisados y a evaluar el rendimiento de modelos. Ideal para mejorar habilidades en análisis de datos y machine learning.
Clases del curso
Regresión logística binomial
Regresión logística multinomial
Conclusiones
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Proyecto del curso
Clasificadores de datos con regresión logística
Aplica regresión logística para crear 3 clasificadores de datos: un clasificador binomial para identificar si un cliente dejará de comprar, un clasificador multinomial para detectar la especie de frijoles, y un proyecto final de clasificador binomial para detección de cáncer.
conocimientos previos
- Regresión lineal con Python y scikit-learn.
- Matemáticas para machine learning.
- Fundamentos de machine learning con Python.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.8 · 152 opiniones
Daniel de Jesús Martínez Vega
@daniel.j4mv722·
Un curso muy necesario para la ruta de machine learning, a pesar de que ya había terminado la ruta, aprendí cosas nuevas no solo del tema como tal, sino también nuevas estrategias para mejorar mis modelos
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso fantástica,100% recomendado así uno ya sepa ML, de todas formas se pueden aprender algo nuevo
Alejo Cuello
@alejo-cuello·
Muy interesantes los datasets utilizados
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Excelente profesor , explica todom} muy "desmenuzado" , muy bien
Antonio Ramón Molina Simancas
@amolinasimancas·
Muy bueno, ejemplos directo al grano y la claridad del profesor al explicar es clave para un mejor aprendizaje.
Alexis Aquino Noriega
@economathnoja·
El curso fue muy bueno, el profesor enseña muy bien y con temas muy actualizados, en si las clases muy entendibles
David Felipe Zabala Castañeda
@dzabala03·
Uno de los mejores cursos que he tomado, por el contenido, la practicidad con la que explica el profesor y la facilidad para mostrar conceptos difíciles y hacerlos ver fáciles.
SANTIAGO DAVILA
@santiago.davila2841·
El profesor muy clarito
Gonzalo Ceron Denetro
@gonzocd·
Es un gran curso, con muy buenas explicaciones. Muy claro todo
Andrés Felipe Ruiz Medina
@andresfruizmedina·
Excelente curso, las explicaciones del profesor fueron muy claras
Miguel Andres Castro Bocarejo
@macb93·
Excelente clase de Carlos! me pareció muy fácil de entender con los ejemplos entregados.
Luis Leandro Leones
@leandroleones·
Excelente curso. Bastante práctica lo que es ideal para practicar y aprender ⭐!
Isaac Ramirez
@ulisac0426242·
bien
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
Excelente curso.
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Mauricio Escobar
@mauricios_01·
Buen curso, con excelentes metodologías para explicar un concepto y luego aplicarlo aun ejemplo. Un punto a mejorar es en profundizar más en la aplicación de datos desbalanceados, se ha visto muy poco, quizás más ejemplos de este tema habrían sido ayuda. Ya que tenemos el modelo entrenado, hizo falta probarlo con datos nuevos (y guardar el modelo). Que si bien lo hice por mi cuenta, habría sido de ayuda hacerlo en clase. Propongo un curso 2.0 que profundice más sobre los temas vistos. Un proyecto de principio a fin donde resolvamos problemas complejos. En lo personal haré esto por mi cuenta, pero no está demás tener la guía del profesor. Gracias. Les regalo un helado 🍦
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
Excelente
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·
Excelente curso, me gusto muchisimo y excelente profesor.
Martin Javier Gamboa Guzman
@martingg04·
Muy buen profesor, todo muy claro
Jordi Reig Carruana
@Jordilot·
Muy bueno!
ANDRES FELIPE ORTIZ ZAPATA
@ing.felipeortiz.z·
me gusto mucho este curso, fue conciso con los temas expuestos, y a parte de esto, me encanto el hecho de que primero se explico cada uno de los temas a tratar y se realizaron de forma grafica y a parte de esto se realizo un aplicación de todos los temas aprendidos al final del curso.
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso para tener una perspectiva general sobre la Regresión Logística con Python y scikit-learn.
Pablo Campiño
@pcampo21·
En primer lugar la metodología con el progreso parcial de los temas y después esto aplicado a un proyecto. Segundo, el aporte de los participantes, medio por el cual obtuve actualizaciones y otras experiencias.
@rene.fuquene·
Excelente curso de regresión lineal usando python con scikit-learn, gracias.
Julian Peña Reyes
@julian-pena-reyes·
Excelente curso, muy didactico y bien explicado.
Aaron Chacon Morales
@aaronrgbwilliam·
Bien explicado.
David Alejandro Garzon Angarita
@dgarcode·
Tiene un balance adecuado entre los conceptos teóricos y la práctica. Además, el profesor explica los puntos principales y las aplicaciones del modelo de una forma clara
@john.castaneda9037·
Excelente curso
Fabricio Dupraz
@Fabricio12345·
Muyy buen curso! Me encantó la modalidad de trabajo y el profesor tiene mucha facilidad para explicar.
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