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Curso Tensorflow con Anaconda -13.Regularizacion y regresión logistica

13. Regularización y regresión logística 

  • En este capítulo vemos la regularización y la regresión logística.La técnica de regularización puede ser empleada para corregir el sobreajuste. Consiste en reducir la importancia de los parámetros que aparecen en la función de coste.
  • Por otra parte tenemos la  regresión logística que es un mecanismo extremadamente eficiente para calcular probabilidades.  En la práctica, puedes usar la probabilidad resultante de una de las dos maneras siguientes:
    • "tal cual"
    • convertida en una categoría binaria
  • En el siguiente vídeo os explico con más detalles lo dicho hasta  ahora:

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