<jupyter_start><jupyter_text>Taller Presencial --- Estimación de parámetros de un modelo multivariado===<jupyter_code>#
# Cargue los datos del dataset diabetes (disponible en scikit-learn)  a un dataframe de Pandas
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# En este taller debe estimar los parámetros de un modelo de regrsión no lineal
# multivariada para este dataset usando aprendizaje batch. Complete la 
# siguiente función para que compute el error cuadrático medio.
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def mean_squared_error(y_true, y_pred):
    pass
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# Complete el siguiente código para que compute el gradiente del intercepto y
# de los coeficientes de las variables indpendientes.
#
def compute_gradient(X, y, intercept_, coef_):
    pass
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# Complete el siguiente código para que realice una iteración del método del 
# gradiente descendente y retorne el intercepto y los coeficientes de mejorados
#
def improve(X, y, intercept_, coef_):
    pass
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# Escriba el código necesario para estimar los parámetros de un modelo de 
# regresión lineal aplicado a los datos del dataset diabetes.
#<jupyter_output><empty_output>
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