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Este bootcamp es una invitación al uso de regresiones logísticas y tests estadísticos para problemas de clasificación binaria

​

1. ¿Qué es machine learning y las regresiones logísticas? 

2. Un vistazo a R.

3. Descripción formal de las regresiones logísticas.

4. Implementación de las regresiones logísticas para detectar verosimilitud de reseñas.

5. Aspectos avanzados de las regresiones logísticas.

 

 

Temario

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1. Introducción

   • ¿Qué es machine learning y las regresiones logísticas

   • Nociones matemáticas y elementos de probabilidad

   • Elementos de probabilidad

2. Instalación de R, R Studio y Paquetes requeridos para Regresión Ridge

   • ​ Instalación de R y Rstudio

   • Para Windows

   • Para Mac

   • Para Ubuntu

   • Para otras versiones de Linux

   • Instalación de Paquetes de R

3. Regresión logística

   • Máxima verosimilitud

   • Clasificación binaria y regresión logística

   • Interpretacióngeométricayprobabilista

4. Clasificador de reseñas favorables

5. Temas selectos en regresiones lineales

   • Método del gradiente

   • Regularización tipo ridge

   • Maximuma posteriori

   • Intervalos de confianza