TEMA 10: Regresión logística

Son modelos computacionales inspirados en las redes neuronales de los seres vivos. Se procura imitar la manera en la que el cerebro humano maneja la información.

• redes neuronales artificiales

• neural network

• Regresión logística

• minería de datos

¿Cómo son representadas las redes neuronales?

• En nodos y la conexión de un sitio web a través del uso de la teoría de grafos.

• En nodos de probabilidad, nodos de decisión y nodos terminales.

• como sistemas de nodos interconectados que se transfieren información y producen salidas, cada nodo representa una neurona artificial.

• Por las neuronas que inician la red

¿Qué tipo de capas hay en las redes neuronales?

• ● Capas de entrada

  ● Capas ocultas

  ●Capas de salida

• ●EDW: Enterprise Data Warehouse ●ODS: Operational Data Store

  ●Data Mart

• ●PERCEPTRON MULTICAPA (MLP) ●CONVULSIONAL (CNN)

  ●RECURRENTE (RNN)

  ● DE BASE RADIAL (RBF)

• ● Multicapas

  neuronales

¿Cuáles son algunas ventajas de las redes neuronales?

• 1) Facilita la identificación de hábitos de consumo; 2) ofrece pronósticos rentables; 3) Estimula la toma de decisión informada; 4) promueve la mejora continua de los procesos.

• 1) El procesado de la información es local

  2) Las neuronas son tolerantes a fallos,

  3) modelos de vanguardia que capturan de una forma óptima y efectiva características complejas

• ● Alta capacidad de aprendizaje.

  ● Procesan información en paralelo.

  ● Son flexibles. ● Consiguen aproximar funciones matemáticas con alta precisión. ● Realizan modelos precisos.

• 1) Son fácilmente explicables.

  2) Las neuronas son tolerantes a fallos

  3)Son flexibles

• ● Alta capacidad de aprendizaje.

  ● Procesan información en paralelo.

  ● Son flexibles.

  ● Estimula la toma de decisión informada;

  ● promueve la mejora continua de los procesos.

Es un método de análisis predictivo que utiliza las matemáticas para encontrar la relación entre 2 factores de datos, luego utiliza esta relación para predecir el valor de uno de estos factores basándose en el otro., Funcionando como un " si" o un " no ".

• redes neuronales artificiales

• neural network

• Regresión logística

• minería de datos

¿Cuáles son los tipos de análisis de Regresión logística?

• · EDW: Enterprise Data Warehouse · ODS: Operational Data Store · Data Mart

• 1) Analítica descriptiva; 2) analítica predictiva; 3) analítica prescriptiva.

• -binaria

  -multinomial

  -ordinal

• PERCEPTRON MULTICAPA (MLP) CONVULSIONAL (CNN) RECURRENTE (RNN) DE BASE RADIAL (RBF)

funciona bien para problemas de clasificación binaria que sólo tienen dos resultados posibles. La variable dependiente sólo puede tener dos valores, como sí y no o 0 y 1.

• regresión logística multinomial

• Regresión logística

• regresión logística binaria

• Regresión logística ordinal

Puede analizar problemas que tienen varios resultados posibles, siempre y cuando el número de resultados sea finito.

• regresión logística multinomial

• Regresión logística

• regresión logística binaria

• Regresión logística ordinal