13. Regularización y regresión logística
- Hola a todos.Vamos continuar con nuestro curso dedicado al aprendizaje automático.Para ello nos basaremos en un curso de google dedicado a este tema. En este enlace tenéis el curso al completo en castellano: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ml-intro?hl=es
- 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:
- Por si queréis entrar en más detalles os dejo un enlace a la función sigmoidea https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_sigmoide
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