23 de marzo de 2018

aprendizaje no supervisado agrupamiento jerarquico

Aprendizaje No Supervisado: Hierarchical Clustering

Este algoritmo tiene una variedad de objetivos relacionados con agrupar o segmentar una colección de objetos, es decir, observaciones, individuos, casos o filas de datos, en subconjuntos o clústeres, de modo que los datos que están dentro de cada grupo están más estrechamente relacionados con unos a otros que los objetos asignados a diferentes grupos. …

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aprendizaje supervisado bosques aleatorios clasificación

Aprendizaje Supervisado: Random Forest Classification

Tabla de contenidos Definición Random Forest es un método versátil de aprendizaje automático capaz de realizar tanto tareas de regresión como de clasificación. También lleva a cabo métodos de reducción dimensional, trata valores perdidos, valores atípicos y otros pasos esenciales de exploración de datos. Es un tipo de método de aprendizaje por conjuntos, donde un …

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Aprendizaje Supervisado: Decision Tree Classification

Tabla de contenidos Definición Árbol de decisión o Decisión Tree Classification es un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza principalmente en problemas de clasificación, aunque funciona para variables de entrada y salida categóricas como continuas. En esta técnica, dividimos la data en dos o más conjuntos homogéneos basados en el diferenciador más significativos …

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Aprendizaje Supervisado: Support Vector Machine

Tabla de contenidos Definición El algoritmo de vectores de soporte o Support Vector Machine es un clasificador discriminatorio definido formalmente por un hiperplano de separación. En otras palabras, dados los datos de entrenamiento etiquetados el algoritmo genera un hiperplano óptimo que clasifica los nuevos ejemplos en dos espacios dimensionales, este hiperplano es una linea que divide un plano en …

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