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 · 156 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
Roger Christian Cansaya Olazabal
@roger-cansaya-olazabal·
Gran Curso
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
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Muy buen curso, el profesor explica muy bien y no deja de lado la aprte matematica que es muy reelvante en este tipo de modelos
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso
Gonzalo Ceron Denetro
@gonzocd·
Es un gran curso, con muy buenas explicaciones. Muy claro todo
Esteban Navarro Díaz
@estebannavarrodaz·
Genial! Muchos cursos no enseñan a hacer clasificaciones multinomiales. En este caso, es una feliz excepción.
Jorge Hernán López
@jhlopezm2·
Excelente profesor!
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.
@jav67·
.
John Castañeda
@john.castaneda9037·
Excelente curso
Liza María Cerinza Salazar
@liza.cerinza·
buen contenido
Nagcely Mendoza
@Nagcely·
Excelente curso para evaluar un modelo de regresión lineal, entendiendo qué es y cuando utilizarlo.
William Camilo Correa Sandoval
@williamccs·
Excelente curso. Cursos como esté me motivan cada vez más.
DANIEL ENRIQUE OVALLE CERQUERA
@danielovalle·
Excelente curso. excelente docente
Andres felipe Rojas parra
@ulichovick·
un poco de overfitting pero excelente curso
Mauricio Murillo Benítez
@mmurillob2021·
Excelente curso, buen instructor muy claro.
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
Excelente curso
Luis Fernando Martínez Sarmiento
@luife77·
Excelente Docente
David Sosa Olea
@davidsosaolea·
tiene muchísimas aplicaciones este curso :)
Juan L
@jlezama1·
Un muy buen curso de regresión logistica
Nicole Venachi Pizo
@nicolevenachi·
Excelente curso, muy claro, muy consciso, los conceptos son expresados de una manera muy correcta y fácil de entender para los estudiantes. El profesor, como en todos sus cursos, me parece que da un muy buen enfoque.
Robert Yesid Barrios Acendra
@rybarak·
Recomendado
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente, el mejor curso
Diego Díaz Mendaña
@diegomendana·
Sin duda el mejor docente de todos los que he tenido en Platzi junto con Diego De Granda. Una pasada lo bien que explica y como te hace estar enganchado al curso. Después de ver este curso cambiaría muchas valoraciones a otros profesores. Además es de los que te muestra un poco de donde salen las cosas matemáticamente por si quieres mirarlo.
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
Buen curso, directo al grano y que entrega fundamentos elementales
Alejo Cuello
@alejo-cuello·
Muy interesantes los datasets utilizados
Eleva tu aprendizaje
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