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Clasificadores lineales en Python

En este curso aprenderás los detalles de clasificadores lineales como la regresión logística y SVM.

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Descripción del curso

En este curso aprenderás todo sobre el uso de clasificadores lineales, específicamente regresión logística y máquinas de vectores soporte, con scikit-learn. Una vez que haya aprendido a aplicar estos métodos, se sumergirá en las ideas que los sustentan y descubrirá lo que realmente los hace funcionar. Al final de este curso sabrá cómo entrenar, probar y ajustar estos clasificadores lineales en Python. También tendrá una base conceptual para comprender muchos otros algoritmos de aprendizaje automático.
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Científico de machine learning en Python

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Aprendizaje automático supervisado en Python

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  1. 1

    Aplicación de la regresión logística y SVM

    Gratuito

    En este capítulo aprenderá los fundamentos de la aplicación de la regresión logística y las máquinas de vectores soporte (SVMs) a los problemas de clasificación. Utilizará la biblioteca scikit-learn para ajustar modelos de clasificación a datos reales.

    Reproducir Capítulo Ahora
    actualización de scikit-learn
    50 xp
    KNN clasificación
    100 xp
    Comparación de modelos
    50 xp
    Sobreajuste
    50 xp
    Aplicación de la regresión logística y SVM
    50 xp
    Ejecución de LogisticRegression y SVC
    100 xp
    Análisis del sentimiento en las críticas de cine
    100 xp
    Clasificadores lineales
    50 xp
    ¿Qué límite de decisión es lineal?
    50 xp
    Visualización de los límites de decisión
    100 xp
  2. 4

    Máquinas de vectores soporte

    En este capítulo aprenderás todos los detalles de las máquinas de vectores soporte. Aprenderá a ajustar los hiperparámetros de estos modelos y a utilizar núcleos para ajustar límites de decisión no lineales.

    Reproducir Capítulo Ahora
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colaboradores

Collaborator's avatar
Nick Solomon
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Kara Woo

Audio grabado por

Mike Gelbart's avatar
Mike Gelbart

requisitos previos

Supervised Learning with scikit-learn
Mike Gelbart HeadshotMike Gelbart

Instructor, the University of British Columbia

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