Fundamentos de machine learning · Aprendizaje supervisado

Naive Bayes

Un clasificador probabilístico que asume (ingenuamente) que cada característica es independiente de las demás dado la clase.

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Aprende antes

• Tipos de problemas de ML: La división básica entre aprendizaje supervisado (ejemplos etiquetados), no supervisado (sin etiquetas) y por refuerzo.

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• Regresión logística: Un modelo lineal adaptado para clasificación comprimiendo su salida en una probabilidad.