Episodio

Descripción de la regresión logística para la clasificación de Machine Learning (parte 14 de 17) | Aprendizaje automático para principiantes

con Bea Stollnitz

Aprendizaje automático para principiantes

Bienvenido a otro vídeo detallado presentado por Bea Stollnitz, promotor principal de la nube en Microsoft. En este vídeo, profundizaremos en el mundo de la regresión logística, veremos cómo se compara con la regresión lineal y exploraremos sus aplicaciones en tareas de clasificación, incluido cómo puede realizar mejores predicciones en nuestro conjunto 🎃 de datos de calabaza.

Temas que se abordarán:

  • Diferencia entre la regresión lineal y logística
  • Regresión logística binaria y uso de la función sigmoid
  • Regresión logística multinómica y ordinal

Únete a Bea a medida que desenraiza el fascinante mundo de la regresión logística y aprende cómo se puede usar en los problemas de clasificación. Este vídeo es perfecto para aquellos que quieren ampliar su comprensión de las técnicas de regresión y mejorar su conjunto de aptitudes de aprendizaje automático.

Manténgase atento al siguiente vídeo de esta serie, donde escribirá código para aplicar la teoría que ha aprendido. ¿Está ahí?

Capítulos

  • 00:00 - Introducción
  • 00:37 : regresión lineal frente a regresión logística binaria
  • 01:23 : valores de umbral
  • 01:53 - Regresión logística para colores de calabaza
  • 02:20 - Regresión logística multinómica y ordinal

Conexión

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