Esta lección es importante porque…
A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección…
-con etiquetas-.. tampoco sabía si llamarlo Modelos -que es más general- o Predicción), lo típico es contar Clasificación y Regresión; Árboles de decisión, SVMs, clasificadores bayesianos y métodos basados en instancias como k-NN. Aquí ya estamos hablando de modelado, dentro del Machine Learning. El supervisado es un paradigma de modelado. aquí es donde se habla de regresión, predicción, de clasificación (supervisada… o no?), de evaluar modelos, árboles de edición y ensamblados, e ir pensando cómo diseñar sistemas con esto… Construir modelos, principalmente supervisados de lo que sea, normalmente es para predecir. Regresión, SVM, árboles, bayes y tal van aquí…
Hay aplicaciones que no sé si caen en supervisado o no supervisado como fraude, cheats en videojuegos, comportamiento raro o tóxico entre jugadores…
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Para complementar es recomendable consultar otros documentos.
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