Luis Andres Cardozo Acosta
@lcardozoExcelente Curso
Opiniones del Curso de Regresión Logística con Python y scikit-learn
Subtítulos en español
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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
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Darrien Sequera
@darrienszExcelente curso. Wao que bueno es Carlos Alarcon. Un crack.
Horacio Licona
@horaciolicona0711Excelente Docente, realmente es uno de mis favoritos y lo recomiendo mucho.
Claudio Fernando Abarca Barrera
@claudioabSe 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.
Cristobal Ignacio Ramirez Diaz
@crd24muy claro los contenidos
Daniel Felipe Niño Sanabria
@DanielnioMuy buen curso, buenos ejemplos.
LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
@fiyugunMe gustaria mucho que este profesor diera mas cursos, de verdad que este contenido me gusto muchisimo.
Rafael Rivera
@rafarivera75Excelente curso, el profe explica super bien, y los ejemplos son muy ilustrativos.
Eduardo Arredondo Fernández
@lalo_arredondoLas recomendaciones del docente
Davirson Novoa Ramirez
@davinsonnovoaramirezde los mejores cursos que he tomado, muy bien explicado el codigo aun asi hay que tener buenas bases en python
Jovanny Delgado
@jovannydelgadoLo mejor de este curso fue aprender aáevaluar variables binomiales o sea dos posibles resultados que podemos asignar valores de 0 o 1
Pietro Vasquez
@pietrokvc787Excelente curso y proyecto para comprender el modelo de Logit
David Duque Uribe
@davidduqueuMuy buen curso, bien trabajado y explicado de manera clara y excelente
Juan L
@jlezama1Un muy buen curso de regresión logistica
Wagner Alexander Salas López
@wagner_salasgenial
William Antonio López Mendoza
@walopez1972Comprendí claramente lo que es la regresión logística un excelente profesor y un muy buen curso
El contenido del curso es bueno y que incluyan ejemplo de Kaggle es mejor, por lo regular otros cursos o libros utilizan siempre el de dataset de Iris
Cesar supo
@cesarmsqall good
Curso práctico y teórico; para las prácticas se usaron dataset de kaggle; abarca la clasificación binomial y multi-clase.
Bryan Castano
@BeaunixExcelente Curso Logistic Reg, el profesor @CarlosAlarcon explica muy bien, todo fue genial. Yo he aprnedido como preparar y escalar u ndataset para hacerle logistic regresion, cuando se utuliza y cunado no.
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02excelente curso, seria genial realizar mas casos de uso para interpretar y aplicar todos los conceptos vistos, siento que hay aún temas por abordar
Es un curso muy completo sobre Regresión Logística
Mercedes Jue
@juemercedesMuy bueno, podria haber sido mas detallado, pero para tener una idea inicial esta muy bien
Roger Christian Cansaya Olazabal
@roger-cansaya-olazabalGran Curso
Alexis Aquino Noriega
@economathnojaEl curso fue muy bueno, el profesor enseña muy bien y con temas muy actualizados, en si las clases muy entendibles
Nicolas Urrego
@nicurregoExcelente!
Gonzalo Ceron Denetro
@gonzocdEs un gran curso, con muy buenas explicaciones. Muy claro todo
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarqueGracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsaExcelente
Que nos muestren la apllicacion del modelo, y nos den el material (codigo) es de mucha ayuda para entender bien y rapido