Regresión logística
El algoritmo de regresión logística consiste en:
- Tomar los datos
- Elegir un modelo aleatorio
- Calcular el error
- Minimizar el error y obtener un modelo mejor
El algoritmo de regresión logística consiste en:
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que interactuamos con el mundo. Entre las aplicaciones más interesantes y útiles se encuentran los agentes de IA, programas diseñados para realizar tareas específicas, aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones. En este artículo, exploraremos qué son los agentes de IA, cómo funcionan y…
Razonamiento Introducción. Sistemas expertos Un sistema experto es un sistema informático (hardware o software) que simula a expertos humanos en cierta área de especialización dada. Razonamiento aproximado. Tratamiento de la incertidumbre Fuentes de incertidumbre Se pueden clasificar las fuentes de incertidumbre en los siguientes grupos: Deficiencias de la información, características del mundo real, y deficiencias…
En el Análisis de Datos (o Data Science) tenemos cinco etapas: Enmarcar el problema. Hacer las preguntas adecuadas. – ¿Cuál es el objetivo? – ¿Qué queremos estimar o predecir? Adquirir y preparar los datos. – ¿Qué recursos tenemos para obtener datos? – ¿Qué información es relevante? – Limpiar y filtrar…
Implementando la capa oculta Capas de entrada (input), oculta (hidden) y de salida (output) en una red neuronal Pesos entre la capa de entrada y la capa oculta Ejemplo A continuación se implementa una red neuronal 4x4x2, con paso directo y como función de activación la sigmoide. import numpy as np def sigmoid(x): """ Calculate…
Introducción Los términos machine learning y aprendizaje automático se utilizan indistintamente. Inteligencia artificial Aunque a veces se usan indistintamente los términos inteligencia artificial y machine learning, machine learning es solo una parte de la inteligencia artificial. Ejemplos en los que se utiliza hoy en día la inteligencia artificial son: Detección del fraude. Programación de recursos….
Introducción Redes neuronales Perceptrón Softmax Entropía cruzada Regresión logística Descenso del gradiente Perceptrones multicapa Feedforward Retropropagación Convolutional Neural Network Historia de las redes neuronales – rhernando.net Bibliografía Libros Redes neuronales & deep learning, Fernando Berzal Cursos AI Programming with Python Nanodegree Juno Lee, Mat Leonard, Jennifer Staab, Juan Delgado, Mike Yi, Ortal Arel, Luis Serrano…