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| 1-Tools | 2 weeks ago | |
| 2-Data | 2 weeks ago | |
| 3-Linear | 2 weeks ago | |
| 4-Logistic | 2 weeks ago | |
| README.md | 3 weeks ago | |
README.md
Modelos de regresión para aprendizaje automático
Tema regional: Modelos de regresión para precios de calabazas en América del Norte 🎃
En América del Norte, las calabazas suelen tallarse con caras aterradoras para Halloween. ¡Descubramos más sobre estos fascinantes vegetales!
Foto por Beth Teutschmann en Unsplash
Lo que aprenderás
🎥 Haz clic en la imagen de arriba para ver un video introductorio rápido de esta lección.
Las lecciones en esta sección cubren los tipos de regresión en el contexto del aprendizaje automático. Los modelos de regresión pueden ayudar a determinar la relación entre variables. Este tipo de modelo puede predecir valores como longitud, temperatura o edad, revelando así relaciones entre variables mientras analiza puntos de datos.
En esta serie de lecciones, descubrirás las diferencias entre regresión lineal y logística, y cuándo deberías preferir una sobre la otra.
🎥 Haz clic en la imagen de arriba para ver un breve video que introduce los modelos de regresión.
En este grupo de lecciones, te prepararás para comenzar tareas de aprendizaje automático, incluyendo la configuración de Visual Studio Code para gestionar notebooks, el entorno común para los científicos de datos. Descubrirás Scikit-learn, una biblioteca para aprendizaje automático, y construirás tus primeros modelos, enfocándote en modelos de regresión en este capítulo.
Hay herramientas útiles de bajo código que pueden ayudarte a aprender sobre el trabajo con modelos de regresión. Prueba Azure ML para esta tarea
Lecciones
Créditos
"ML con regresión" fue escrito con ♥️ por Jen Looper
♥️ Los colaboradores de los cuestionarios incluyen: Muhammad Sakib Khan Inan y Ornella Altunyan
El conjunto de datos de calabazas es sugerido por este proyecto en Kaggle y sus datos provienen de los Informes estándar de mercados terminales de cultivos especializados distribuidos por el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos. Hemos añadido algunos puntos sobre el color según la variedad para normalizar la distribución. Estos datos están en el dominio público.
Descargo de responsabilidad:
Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Aunque nos esforzamos por garantizar la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que puedan surgir del uso de esta traducción.