Data Science: Regresión Lineal: Outliers y resumen

Vamos a ver el problema de los outliers en una regresión lineal y cómo solucionarlo. Y un pequeño resumen de las regresiones lineales hasta ahora:

Data Science: Regresión no Lineal

A veces la relación entre dos variables no es lineal, y por tanto una regresión lineal no es el mejor modelo de predicción posible. Vamos a verlo con más detalle:

Data Science: Regresión Lineal con variables categóricas

Vamos a ver ahora cómo hacer una regresión lineal con variables categóricas:

Data Science: Regresión Lineal: scikit-learn

Ya hemos visto cómo hacer una regresión lineal en Python con la librería statsmodel, ahora vamos a ver cómo hacerla con scikit-learn:

Data Science: Regresión Lineal: Validación del modelo

Siguiendo con la entrada anterior, vamos a ver cómo validar nuestro modelo de predicción.

Data Science: Regresión Lineal: Multicolinealidad

Siguiendo con el ejemplo anterior, vamos ver cómo podemos solucionar uno de los problemas de la correlación lineal múltiple, la multicolinealidad.

Data Science: Regresión Lineal Múltiple

Siguiendo con la entrada de la regresión lineal, vamos a ver cómo hacer una regresión lineal múltiple (que haya dos o más variables predictoras):

Data Science: Regresión Lineal

Vamos a ver cómo hacer una regresión lineal con Python:

MongoDB: Securing database access

We will conclude this chapter by informing you about database security. So far, we have started and used MongoDB without any authentication process. Actually, starting mongod without any additional option exposes the database to any user who is aware of the process.

MongoDB: Comandos básicos de mongo shell

Una vez que hemos instalado MongoDB en nuestro PC, podemos empezar a manejar la base de datos: