Web sobre Machine Learning y Data Science
En el campo del machine learning, los árboles de decisión son un algoritmo ampliamente utilizado para la clasificación y regresión de datos. Son modelos predictivos que utilizan una estructura similar a un árbol para tomar decisiones basadas en características o atributos de los datos de entrada. En este artículo, exploraremos en detalle cómo funcionan los…
Los algoritmos consistentes en la combinación de algoritmos simples usando bagging y boosting son muy populares en Machine Learning. En competiciones online como Kaggle son de los que han demostrado ofrecer mejores resultados. Entre los métodos de aprendizaje automático más usados se encuentran el XGBoost, el Random Forest o el AdaBoost. Todos estos algoritmos de aprendizaje…
En este artículo hablaré sobre la regresión lineal, seguramente el algoritmo más sencillo de aprendizaje supervisado dentro del paradigma del machine learning. Como ya comentamos en un post anterior, hay cuatro tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo. Dentro de los supervisados se encuentra la regresión lineal, que es una herramienta…
Como vimos en el primer post, el aprendizaje automático o machine learning consiste en un conjunto de algoritmos que aprenden y resuelven problemas gracias a la experiencia. Hay diversos tipos de problemas que se abordan con técnicas de machine learning, entre ellos se encuentran los problemas de clasificación (donde queremos predecir una clase), los de…
Últimos comentarios