Introducción a los algoritmos de regresión

4.4
estrellas
17 calificaciones
ofrecido por
Coursera Project Network
En este proyecto guiado, tú:

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

Encontrar los mejores parámetros para generar modelos óptimos

Clock55 minutos
IntermediateIntermedio
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsEspañol (Spanish)
LaptopSolo escritorio

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 desarrollarás

Python LibrariesLogistic RegressionLinear Regression

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  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

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Revisiones

Principales revisiones sobre INTRODUCCIÓN A LOS ALGORITMOS DE REGRESIÓN

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Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

  • Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

  • Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

  • Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

  • Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

  • Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

  • La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

  • El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

  • En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

  • Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.