Modelos de regresión

Modelos de regresión

El concepto regresión hace la referencia a un volver atrás. En el análisis de grandes cantidades de datos, la regresión es una herramienta de mucha utilidad para realizar estimaciones y proyecciones futuras. Al utilizar los modelos de regresión en el análisis de grandes cantidades de datos, se pueden prever escenarios futuros basados en la experiencia observada.

¿Que aprenderás?

  • El uso de los modelos de regresión para hacer predicciones sobre grandes cantidades de datos.

Contenido del curso

  • Análisis de regresión

    • Conceptos de regresión.
    • Bases de datos de aprendizaje y de testing.
    • Tipos de variables: cuantitativas y cualitativas.
  • Métodos de regresión

    • Regresión Lineal bivariada.
    • Regresión multivariada.
    • Regresión LASSO Y RIDGE.
    • Redes elásticas.
  • Método de Bayes

    • Repaso del método de Bayes.
    • Problemas predictivos (aprendizaje supervisado).
    • Discriminante Lineal y Cuadrático.
  • Árboles de decisión en regresión

    • Árboles de auto regresión.
    • Árboles de decisión en problemas de aplicaciones regresivas.
  • Redes Neuronales

    • Redes neuronales para problemas predictivos.
    • Redes neuronales para problemas de regresión.
  • 5 clases
  • 25 horas

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El concepto regresión hace la referencia a un volver atrás. En el análisis de grandes cantidades de datos, la regresión es una herramienta de mucha utilidad para realizar estimaciones y proyecciones futuras. Al utilizar los modelos de regresión en el análisis de grandes cantidades de datos, se pueden prever escenarios futuros basados en la experiencia observada.

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