Introducción a los algoritmos de regresión

4.5
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提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

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

Encontrar los mejores parámetros para generar modelos óptimos

Clock55 minutos
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dotsスペイン語
Laptopデスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

  • Python Libraries
  • Logistic Regression
  • Linear Regression

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  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

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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