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 · 162 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
Carlos Ronaldo Méndez García
@gycarmendez·
muy bien todo
Guillermo Palacio
@gapalacic·
.
Mercedes Jue
@juemercedes·
Muy bueno, podria haber sido mas detallado, pero para tener una idea inicial esta muy bien
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente, el mejor curso
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
gran curso para entender como funciona la regresion logistcia y como aplicarla
Jorge Armando Villalba Vidales
@joavillalbavi·
El curso es muy claro y la información pertinente.
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Excelente profesor , explica todom} muy "desmenuzado" , muy bien
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
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Las buenas explicaciones del maestro.
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso
Gonzalo Ceron Denetro
@gonzocd·
Es un gran curso, con muy buenas explicaciones. Muy claro todo
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.
Esteban Navarro Díaz
@estebannavarrodaz·
Genial! Muchos cursos no enseñan a hacer clasificaciones multinomiales. En este caso, es una feliz excepción.
Luis Alberto Jaramillo Sevilla
@luis.jaramillo.sevilla560·
Todo fue excelente, gracias por todo
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
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Jorge Hernán López
@jhlopezm2·
Excelente profesor!
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso.
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.
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