
Aprendizaje Supervisado
El aprendizaje supervisado es un enfoque fundamental en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde los algoritmos aprenden a partir de conjun...
El aprendizaje supervisado es un enfoque fundamental en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde los algoritmos aprenden a partir de conjun...
El aprendizaje supervisado es un concepto fundamental de la IA y el aprendizaje automático donde los algoritmos se entrenan con datos etiquetados para hacer pre...
Un árbol de decisión es una herramienta poderosa e intuitiva para la toma de decisiones y el análisis predictivo, utilizada en tareas de clasificación y regresi...
El Error Absoluto Medio (MAE) es una métrica fundamental en aprendizaje automático para evaluar modelos de regresión. Mide la magnitud promedio de los errores e...
El Impulso por Gradiente es una potente técnica de ensamblaje de aprendizaje automático para regresión y clasificación. Construye modelos secuencialmente, norma...
LightGBM, o Light Gradient Boosting Machine, es un avanzado framework de gradient boosting desarrollado por Microsoft. Diseñado para tareas de aprendizaje autom...
Aprende sobre los Modelos de IA Discriminativos: modelos de aprendizaje automático enfocados en clasificación y regresión mediante el modelado de los límites de...
El R-cuadrado ajustado es una medida estadística utilizada para evaluar la bondad de ajuste de un modelo de regresión, teniendo en cuenta el número de predictor...
La Regresión de Bosques Aleatorios es un potente algoritmo de aprendizaje automático utilizado para análisis predictivo. Construye múltiples árboles de decisión...
La regresión lineal es una técnica analítica fundamental en estadística y aprendizaje automático, que modela la relación entre variables dependientes e independ...
El algoritmo de vecinos más cercanos (KNN) es un algoritmo de aprendizaje supervisado no paramétrico utilizado para tareas de clasificación y regresión en apren...