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 · 151 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
Nicolas Urrego
@nicurrego·
Excelente!
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso
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
Lourdes Nuñez Burgos
@lourdesnunez·
Excelente curso!
@lufrocea·
Excelente
Israel Guevara
@israelguevara·
En este curso pude aprender los conceptos básicos de la regresión logística. Los cuales fueron explicados de forma clara por parte del profesor.
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
Excelente curso.
Jorge Hernán López
@jhlopezm2·
Excelente profesor!
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·
Excelente curso, me gusto muchisimo y excelente profesor.
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.
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·
Los desafíos a la hora de entender las diferencias con la regresión lineal
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Espectacular!!!
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.
Liza María Cerinza Salazar
@liza.cerinza·
buen contenido
Juan Sebastian Angel Hidalgo
@juan.angel·
excelente
@katiuski.chavez1297·
Excelente!!!
@sandra.posada·
Buen curso, un poco pesado y complejo. Pero bien explicado.
Luis Ernesto Domínguez Velásquez
@ldominguez667·
Un muy buen curso, donde te enseñan los conceptos de regresión logística y aplicarlos (regresión binomial y regresión miltinomial), para clasificación por ejemplo, para determinar si un potencial clientes es factible de crédito o no, tomando como input para el modelo de regresión logística variables cualitativas y cuantitativas de la evaluación socioeconómica del cliente.
Nagcely Mendoza
@Nagcely·
Excelente curso para evaluar un modelo de regresión lineal, entendiendo qué es y cuando utilizarlo.
Yonatan Lopera Baena
@think4270.ylb·
Excelente el profe
Yeison Adolfo Yepes Avendano
@yeaya_ye6285·
Excelente y magristral la forma de explicar la parte teórica y la facilidad para aplicarla
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