# objetivo: Regresión lineal simple
# - nota ~ la edad del profesor
# - dependiente ~ independiente
# contexto: moderndive hace la regresión accesible
# entrada : Dataset eval del paquete
# plot : visualización de un modelo simple
# para cada categoria
objetivo: Mostrar la relación entre dos variable:
- Edad
- Circunferencia
Para varios valores categóricos Árbol
entrada : El archivo fue copiado de R:
- data(Orange)
contexto: La relación entre seaborn y matplotlib no es fácil
objetivo: Encontrar regiones de separación de grupos
contexto: Usar el algoritmo supervisado de regresión logística
entrada : make_blobs:
- Genera características y etiquetas
proceso : Regresión logística supervisada
La separación es casi perfecta
Problemas binarios (de dos clases) los cuales son muy comunes
En cualquier situación en la que nuestro resultado sea binario, en realidad estamos trabajando con probabilidades
Sigmoide tiene valores cercanos a 0 o 1 en la mayor parte de su dominio
Crear clasificador e instanciarlo ajuntado datos
Predecimos la categoria de alguna medida
La gente a mi alrededor cuando lee la palabra "lasso"
vs
Yo cuando leo la palabra "lasso" 
Los algoritmos del #MachineLearning.
Principales algoritmos y ejemplos: https://www.aprendemachinelearning.com/principales-algoritmos-usados-en-machine-learning/
Resumen de algunos algoritmos: https://www.datasource.ai/es/data-science-articles/un-recorrido-por-los-algoritmos-de-machine-learning
Vídeos:
#AI #IA #Python #R #Aprendizaje #Algoritmos #InteligenciaArtificial #ML #Regresión #KNN #Decisión #Agrupación #Refuerzo #openscience #OpenAccess
