Machine Learning

 Aplicación Práctica: Regresión Lineal (Aprendizaje Supervisado) Introducción algoritmo de regresión lineal: La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para modelar la relación entre una variable dependiente (la variable que queremos predecir) y una o más variables independientes (características utilizadas para hacer la predicción). El objetivo es encontrar la mejor línea (en el caso de la regresión lineal simple) o hiperplano (en el caso de la regresión lineal múltiple) que minimice la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales.La ecuación de la regresión lineal simple es de la forma:  $$y = mx + b$$ Donde: $y$ es la variable dependiente que se quiere predecir $x$ es la variable independiente $m$ es la pendiente de la línea $b$ es la ordenada al origen El objetivo es encontrar los valroes de $m$ y $b$  que minimicen la suma de los cuadrados de las diferencias entre las predicciones y los valores reales. El código se ...

Fundamentos Teóricos del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado El aprendizaje automático, en su esencia, se puede clasificar en dos categorías principales: aprendizaje supervisado y no supervisado. Estas categorías reflejan diferentes enfoques para abordar la tarea de enseñar a un modelo a aprender patrones a partir de datos. Aprendizaje Supervisado: Conceptos Teóricos: En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado. Es decir, cada ejemplo en el conjunto de datos de entrenamiento tiene una etiqueta o salida conocida asociada. El objetivo es que el modelo aprenda a mapear las entradas a las salidas correctas. El proceso de entrenamiento implica la optimización de los parámetros del modelo para minimizar la diferencia entre las salidas predichas y las etiquetas reales. Los algoritmos de aprendizaje supervisado se esfuerzan por generalizar a partir de los datos de entrenamiento, de modo que puedan realizar predicciones precisas sobre dato...