Regresión Polinómica en Python con scikit-learn

Regresión Polinómica

En algunas ocasiones nos encontraremos con datos que siguen una función polinómica. En estos casos, el mejor modelo que podemos usar es la regresión polinómica. Este artículo explica la teoría detrás de la regresión polinómica y cómo usarla en python. Regresión Polinómica – Teoría La regresión polinómica es, en realidad, una regresión lineal. El truco está en: Calcular atributos polinómicos Usar la regresión lineal que ya hemos visto. Vamos a

Regresión Lineal con ejemplos en Python

Regresión Lineal con ejemplos en Python

La regresión lineal es una de las técnicas más usadas en Machine Learning. Su fortaleza estriba en su simplicidad e interpretabilidad. La regresión polinómica, como ya veremos, es una extensión de la regresión lineal. Regresión Lineal – Teoría La regresión lineal es una técnica paramétrica de machine learning. Con “paramétrica” queremos decir que incluso antes de mirar a los datos, ya sabemos cuántos parámetros (o coeficientes) vamos a necesitar. En

Librerías de Python para Machine Learning

Bokeh es una librería de python para visualizar datos de forma interactiva en un navegador web

El lenguaje de programación Python está adquiriendo muchísima popularidad en el mundo de Machine Learning. En parte, esto se debe a la disponibilidad de una gran cantidad de librerías para visualización, cálculo numérico, análisis de datos, aprendizaje automático y deep learning. Las librerías de python que vamos a ver son gratuitas. También hay otros lenguajes de programación que también están indicados para el aprendizaje automático, por ejemplo R. Sin embargo,