Introducción a los algoritmos de regresión

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oferecido por
Coursera Project Network
Neste Projeto Guiado, você irá:

Analizar datos y generar modelos de regresión lineal y logística con Python

Encontrar los mejores parámetros para generar modelos óptimos

Clock55 minutos
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsEspanhol
LaptopApenas em desktop

Al completar este proyecto de 1 hora de duración, entenderás y podrás desarrollar tus propios modelos de regresión (lineal y logístico) a partir de un conjunto de datos definidos, y optimizar los algoritmos de forma automática para encontrar los mejores parámetros para tus modelos. También podrás entender los pasos necesarios antes de diseñar tus modelos, como analizar tus datos y hacer limpiezas de acuerdo a los tipos de datos y caso de uso.

Habilidades que você desenvolverá

Python LibrariesLogistic RegressionLinear Regression

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Explorar y analizar los conjuntos de datos

  2. Usar algoritmo de regresión lineal simple

  3. Usar algoritmo de regresión lineal múltiple

  4. Usar algoritmo de regresión logística

  5. Ajustar los hiperparámetros del algoritmo

  6. Seleccionar el mejor modelo

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

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