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¡Bienvenidos a un nuevo capítulo del curso "Machine Learning para Todos"! 📘🚀 En lecciones anteriores aprendimos a predecir valores continuos con la Regresión Lineal y a medir sus errores. Pero, ¿qué pasa cuando la pregunta no es "¿cuánto vale?", sino "¿qué es?"? ¿Spam o no spam? ¿Compra o no compra? Hoy entramos de lleno en el mundo de los problemas de Clasificación Binaria. Y para empezar, usaremos el algoritmo fundamental: la Regresión Logística. No dejes que el nombre te engañe; aunque dice "regresión", su superpoder es clasificar. En este vídeo desglosaremos la lógica matemática (la función sigmoide 📉), entenderemos cómo funciona la probabilidad y lo implementaremos paso a paso en Python usando nuestra herramienta favorita, Scikit-Learn. Saber clasificar datos es el primer gran paso para crear IAs que tomen decisiones reales. ¡No te lo pierdas! 🧠⚡ Puedes acceder al libro publicado en Amazon, desde aqui: https://www.amazon.es/dp/B0CW17NBGM Conviértete en miembro de este canal para disfrutar de ventajas: https://www.youtube.com/channel/UCXk7hdEZ7JxauhESxwKJadw/join Tambien puedes visitar mi repositorio GitHub - https://github.com/josecodetech Y no olvides seguirme en las principales redes: Twitter - https://twitter.com/josecodetech BlueSky - https://bsky.app/profile/josecodetech.bsky.social Instagram - https://www.instagram.com/josecodetech Facebook - https://www.facebook.com/josecodetech/ Tik-tok - https://www.tiktok.com/@joseojedarojas #josecodetech #programacion #desarrollo #formacion

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