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  La CPK (Creatinfosfoquinasa) es una enzima presente en los tejidos musculares, en el cerebro y en el corazón 1 .   Esta enzima se libera al torrente sanguíneo cuando hay lesión en estos órganos, lo que provoca un aumento en su concentración 1 .   Por lo tanto, un nivel alto de CPK puede ser causado por un ataque cardíaco, infarto o lesión muscular 1 . La CPK puede dividirse en algunos tipos de acuerdo al lugar en que actúan 1 : CPK1 o BB : Se encuentra principalmente en los pulmones y en el cerebro 1 . CPK2 o MB : Se encuentra en el músculo cardíaco y puede ser utilizado como un indicador de infarto 1 . CPK3 o MM : Está presente en el tejido muscular 1 . El examen de CPK es útil para ayudar en el diagnóstico de enfermedades como infarto, insuficiencia renal o pulmonar, entre otras 1 . Los valores normales de la CPK son entre 32 y 294 U/L para los hombres y 33 a 211 U/L para las mujeres, pero pueden variar dependiendo del laboratorio donde se realiza el examen 1 .

La función sigmoide, también conocida como función logística, es una función matemática que tiene una característica forma de “S”. Se utiliza comúnmente en la regresión logística y las redes neuronales para introducir la no linealidad en el modelo y para convertir valores numéricos en probabilidades. La función sigmoide se define como: f ( x ) =1 /  1 + e^-x ​ Donde: x es la entrada a la función. e es la base del logaritmo natural. La función sigmoide tiene varias propiedades interesantes: Rango : La salida de la función sigmoide está en el rango (0, 1), lo que la hace útil para convertir valores arbitrarios en probabilidades. Derivada : La derivada de la función sigmoide puede ser expresada en términos de la propia función sigmoide: f ′ ( x ) = f ( x ) ∗ ( 1 − f ( x )) . Esta propiedad es útil durante el entrenamiento de las redes neuronales, ya que simplifica el cálculo del gradiente. No linealidad : La función sigmoide es no lineal, lo que significa que puede capt

  Función Sigmoide : Explica cómo la función sigmoide se utiliza para modelar la probabilidad en la regresión logística. Clasificación : Detalla cómo se utiliza la regresión logística para clasificar datos en categorías. Regresión Multinomial : Aborda la extensión de la regresión logística para manejar múltiples clases. Descenso del Gradiente : Describe el método de optimización utilizado para encontrar los parámetros del modelo. Los conceptos matemáticos incluyen la función de pérdida de entropía cruzada, la regularización y la derivación de la ecuación del gradiente. Estos conceptos son fundamentales para entender cómo se entrena y se interpreta un modelo de regresión logística.