Logistic regressions are the basic of machine learning. In this webinar, we discuss binomial and multinomial logistic regressions, how we implement them in R and test their performance. We will also review few examples of their usage in industry. In addition, you will learn how to use R-Brain advanced IDE when implementing the model. - Logistic regressions fundamentals and how to interpret estimates - Binomial and Multinomial logistic regressions - Implement logistic regressions in R - Performance measurement in logistic regressions - Generating and understanding AUC curve - Building confusion metrics and understanding its elements - Examples of model application in industry - Learn about new advanced IDE Presenter bio: Ali has a Ph.D. in Finance from the University of Neuchatel in Switzerland and a BS in Electrical Engineering. He has extensive experience in financial modeling, quantitative modeling, and financial risk management in several US banks.

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19:00 - 20:00 hs GMT+1

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