Regresión lineal | SciKitLearn |Machine Learning| Python

En esta ocasión te mostramos cómo hacer una regresión lineal en el módulo de machine learning o aprendizaje máquina, utilizamos la base de datos de películas de kaggle. Esperamos que este vídeo sea de utilidad, no olvides dejarnos de dónde nos estás visitando, nos dará mucho gusto saludarte en la sección de comentarios. ✔Nuestro blog http://cctmexico.blogspot.mx/p/python.html ✔Scikit Learn http://scikit-learn.org/stable/ API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project, Buitinck et al., 2013. ✔Selección de datos con los que trabajamos en el vídeo: http://bit.ly/2CK0Auz ✔Base de datos completa en Kaggle: https://www.kaggle.com/PromptCloudHQ/imdb-data/data - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Otros vídeos que pueden ser de utilidad: ✔Python: Gráficas, Ajuste de Datos, Lectura de datos (Pandas, mathplotlib, Numpy, SciPy) https://www.youtube.com/watch?v=yP-7Hhqngbo ✔Agrupar datos |Groupby | Pandas | Python | Por petición https://www.youtube.com/watch?v=xaM-YolPFB0 ✔Python desde cero: Ciclo For https://www.youtube.com/watch?v=85xsOwpEps4 ✔Python desde cero: IF/AND https://www.youtube.com/watch?v=nOPQDCPFGx0 ✔TkInter: ¿Cómo hacer una ventana? https://www.youtube.com/watch?v=iPXiZALnZFg ✔Python desde cero: ¿Cómo insertar, borrar y modificar datos? https://www.youtube.com/watch?v=Y82UMypKkng ✔Python desde cero: Slicing Tuples (Tuplas/Básico) https://www.youtube.com/watch?v=HA6op8e84Ho ✔Entrada y salida de datos (print y raw_input) https://www.youtube.com/watch?v=UuY-a01EQdk&index=1&list=PLgHCrivozIb0OT-K7j1o2Mry4Jmr3JO2I ✔Formato de tablas (str.format) https://www.youtube.com/watch?v=2y7IMYSqp2Q&index=5&list=PLgHCrivozIb0OT-K7j1o2Mry4Jmr3JO2I - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ✔Música Clover 3 | Vibe Mountain - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -