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El Perceptrón - Regresión Lineal
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- Опубліковано 26 чер 2020
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En este vídeo hacemos nuestro primer modelo de Machine Learning: el Perceptrón. En vídeos anteriores hemos ido sentando las bases y presentenado las herramientas necesarias para empezar a desarrollar nuestro algoritmos, y el Perceptrón es el primero de ellos. Veremos como usarlo para tareas de regresión lineal y cómo entrenarlo con el algoritmo de descenso por gradiente.
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Es curioso que el método de reducir el error cuadrático medio fuera lo que me enseñaron el primer día de economía para predecir ventas. Con papel y boli claro, ni nos imaginabamos esto en su momento. Supongo que buena parte de la IA está basada en la estadística y cosas que ya conocíamos (al fin y al cabo lo programan humanos), pero con el añadido de que puede encontrar caminos a la solución eficiente a veces inesperados o que directamente escapan a nuestra capacidad.
Sensio saludos desde Colombia, te agradezco demasiado tus contenidos, la forma de graficas eos valores con la librería de matplotlib, tienes una doc menos compleja que la que ofrece matplotlib doc, te agradezco un abrazo
Excelente, muy claro.
4to vídeo visto
Genial, súper entendible!
Haces muy buen contenido
Hola! Me encantan tus videos, todo me queda mas claro con tus explicaciones.
Sin embargo, tengo una duda en el código de este.
En la función de coste defines las entradas de la función como: *cost(y, y_hat)*
Cuando la llamas usas: *cost(x*w, y)*
Aunque al final debido al exponente 2 no importa. No sería mas correcto usar: *cost(y, x*w)* ya que de hecho *y_hat = x*w* ?
Saludos :)
Así es, tienes toda la razón.
muy bueno! consulta, de donde sacaste la funcion cuadratica roja del min 13:34?
@@juansensio Muchas gracias!!!!!!!
que buenos videos. Pero el "vale" cada 10 segundos distrae muchísimo
cada 5
vale