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 · 153 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
Jorge Armando Villalba Vidales
@joavillalbavi·
El curso es muy claro y la información pertinente.
Alejo Cuello
@alejo-cuello·
Muy interesantes los datasets utilizados
Nicolas Urrego
@nicurrego·
Excelente!
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso
Lourdes Nuñez Burgos
@lourdesnunez·
Excelente curso!
Miguel Andres Castro Bocarejo
@macb93·
Excelente clase de Carlos! me pareció muy fácil de entender con los ejemplos entregados.
Esteban Navarro Díaz
@estebannavarrodaz·
Genial! Muchos cursos no enseñan a hacer clasificaciones multinomiales. En este caso, es una feliz excepción.
Luis Leandro Leones
@leandroleones·
Excelente curso. Bastante práctica lo que es ideal para practicar y aprender ⭐!
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional del profe.
Isaac Ramirez
@ulisac0426242·
bien
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
Excelente curso.
Yael Ramírez
@yaelrmz·
No cabe duda porqué el profesor es el Architect de data en Platzi
Nathalia Ximena Peñaranda Santos
@nathxps188·
Maravilloso!!!
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Jorge Hernán López
@jhlopezm2·
Excelente profesor!
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
Jordi Reig Carruana
@Jordilot·
Muy bueno!
@kuen573jn·
Que nos muestren la apllicacion del modelo, y nos den el material (codigo) es de mucha ayuda para entender bien y rapido
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101·
Me encanto conocer las diferencias de los metodos a emplear y como estos me puede beneficiar como desarrollador de machine learning. Es lo mejor que pude pasar como programador.
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Espectacular!!!
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso para tener una perspectiva general sobre la Regresión Logística con Python y scikit-learn.
@rene.fuquene·
Excelente curso de regresión lineal usando python con scikit-learn, gracias.
Sebastian López
@sebastian_lopez·
Excelente profesor, y muy buen curso, me hubiera gustado más ejemplos de la vida real, es decir en un entrono de trabajo, se usan los datos, se hace el proceso... y que sigue despues?
sebastian godoy ureta
@Loco45·
Estuvo bien la clase. Mas allá que eso, soy yo que debo mejorar
José Salas Bolívar
@josesalasbolivar98·
Excelente
@jav67·
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