Regresión Logística con Python

Explicación visual del fundamento matemático que sustenta los modelos de regresión logística y su creación utilizando Scikit-Learn de Python.

👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com

Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 1° de Noviembre). Regresión Logística con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video].

********************************************

Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (   • Curso de Inteligencia Artificial (IA)...  ) se encuentra una guía secuencial para aprender:

1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

********************************************

Índice del Video:

0:00 Introducción
0:55 Contexto
7:42 Función logística estándar
19:33 Taquicardia: probabilidad y clase
25:01 Máxima verosimilitud
30:02 Creación del modelo con Scikit-Learn
41:12 Suposiciones


⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias.

⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI:
https://www.amazon.com.mx/stores/sinH...


El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code


#CienciaDeDatos #AprendizajeDeMaquina #DataScience #MachineLearning #ScikitLearn #SkLearn