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Opiniones
básico
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.
Platzi Team
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
Curso fantástica,100% recomendado así uno ya sepa ML, de todas formas se pueden aprender algo nuevo
Muy interesantes los datasets utilizados
Excelente profesor , explica todom} muy "desmenuzado" , muy bien
Excelente!
El profesor muy clarito
Las buenas explicaciones del maestro.
Excelente curso!
Excelente clase de Carlos! me pareció muy fácil de entender con los ejemplos entregados.
Excelente curso.
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Excelente profesor!
Excelente
Muy bueno!
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.
Los desafíos a la hora de entender las diferencias con la regresión lineal
¡Excelente curso, totalmente didáctico. Gracias!
Excelente curso de regresión lineal usando python con scikit-learn, gracias.
Estuvo bien la clase. Mas allá que eso, soy yo que debo mejorar
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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
Excelente curso
Excelente contenido, el profesor es de los mejores de platzi.
excelente
Buen curso, un poco pesado y complejo. Pero bien explicado.
super
Excelente curso
Excelente curso. Cursos como esté me motivan cada vez más.
Muy buenos ejemplos con mucho enfoque con respecto al tema
Se trabaja con balanceo de clases, algo que no es común en los ejemplos de algoritmos de clasificación. Todos los contenidos son explicados claramente por el docente.
