AprendizajeAutomático

 TEOREMA DE NAIVE BAYES   I ntroducción al teorema de Bayes y el enfoque "Naive". El Teorema de Bayes, desarrollado por el matemático y estadístico británico Thomas Bayes, es un poderoso concepto que proporciona un marco formal para actualizar nuestras creencias sobre un evento en función de la evidencia disponible. Este teorema se ha convertido en un pilar fundamental en campos como la estadística, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El Teorema de Bayes establece cómo se calcula la probabilidad condicional de un evento A, dado otro evento B, denotado como P(A|B), a partir de la probabilidad de B dado A, P(B|A), y las probabilidades marginales de A y B, P(A) y P(B) respectivamente. La fórmula fundamental es: P ( A ∣ B ) = P ( B ∣ A ) ⋅ P ( A ) P ( B ) P ( A ∣ B ) = P ( B ) P ( B ∣ A ) ⋅ P ( A ) Ahora, el enfoque "Naive" se refiere a una simplificación que se introduce al aplicar el Teorema de Bayes en ciertos contextos, como en el caso d...

    EL ÁRBOL DE DECISIONES Y CARACTERÍSTICAS FUNDAMENTALES       Fundamentos de los árboles de decisión. Los árboles de decisión son un modelo de aprendizaje supervisado utilizado en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los fundamentos teóricos de los árboles de decisión incluyen varios conceptos y técnicas para agrupar los datos y de sta forma simplificar una gran cantidad de datos.  Algunas características importantes son las siguientes: Teoría de la información, entropía, ganancia de la información, criterios de división, podas, división recursiva, selección de atributos, árboles ensemble. La comprensión de estos conceptos es esencial para utilizar y ajustar eficazmente modelos basados en árboles de decisión. Creación de un árbol de decisión para un conjunto de datos específico (por ejemplo, clasificación de clientes).Análisis de la importancia de las características y la poda del árbol. Solicité l...

      Conceptos clave de Regresión Logística La regresión logística es un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado. El término "regresión" puede ser engañoso, ya que no se utiliza para predecir valores continuos como en la regresión lineal. En su lugar, se ocupa de problemas de clasificación binaria. En otras palabras, responde a preguntas que pueden responderse con un simple "sí" o "no". Imagina que eres un oficial de admisiones en una universidad y quieres predecir si un estudiante será admitido en función de sus puntajes en los exámenes. ¡La regresión logística puede ayudarte a hacer esa predicción! La función sigmoide, como puede observar en la imagen de introducción al tema: En el núcleo de la regresión logística se encuentra la función sigmoidea. Puede sonar complejo, pero es solo una función matemática que aplasta cualquier entrada a un valor entre 0 y 1.b ( Ramiro Aduviri, 2023)   Consulta a Chat GPT: 👵Desarrolla paso a paso un caso...

  PREDICIENDO VENTAS CON REGRESIÓN LINEAL En el siguiente vídeo, se explica cómo se aplica la regresión lineal, para su ejemplo de ventas.   Ejemplo solicitado en ChatGPT: Supongamos que tienes un conjunto de datos que representa la relación entre las horas de estudio ( x x ) y las calificaciones ( y y ) de estudiantes. Queremos construir un modelo de regresión lineal para predecir las calificaciones en función de las horas de estudio: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # Datos de ejemplo horas_estudio = np.array([ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 ]) calificaciones = np.array([ 65 , 80 , 75 , 95 , 90 ]) # Reshape para que sklearn lo acepte horas_estudio = horas_estudio.reshape(- 1 , 1 ) # Crear un modelo de regresión lineal modelo_regresion = LinearRegression() # Entrenar el modelo con los datos modelo_regresion.fit(horas_estudio, calificaciones) # Hacer predicciones horas_nuevas = np.array([ 5 , 7 ]) h...