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ai:machine_learning
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ai:machine_learning [2011/10/17 08:23] alfred |
ai:machine_learning [2020/05/09 09:25] (actual) |
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| Línea 13: | Línea 13: | ||
| === Aprendizaje supervisado === | === Aprendizaje supervisado === | ||
| === Aprendizaje no supervisado === | === Aprendizaje no supervisado === | ||
| + | |||
| ==== El proceso ==== | ==== El proceso ==== | ||
| === Modelo === | === Modelo === | ||
| - | Un modelo es una expresión simbólica en forma de igualdad o ecuación. Se utiliza para indicar qué variables intervienen en la respuesta. | + | Un modelo es una expresión simbólica en forma de igualdad o ecuación, es una estructura que, a partir de parámetros, se utiliza para indicar qué variables intervienen en la respuesta. |
| === Modelo sobreespecializado === | === Modelo sobreespecializado === | ||
| Las estimaciones que realiza son siempre iguales a los datos de entrada iniciales y no predice correctamente los nuevos. | Las estimaciones que realiza son siempre iguales a los datos de entrada iniciales y no predice correctamente los nuevos. | ||
| El proceso de aprendizaje consiste en entrenar algoritmos, esto significa encontrar los parámetros más adecuados para redes neuronales, SVM... Lo que se hace es separar los datos que tenemos en datos de entrenamiento y de aprendizaje (estos deberían ser un tercio o un cuarto) y lanzar el algoritmo con los de entrenamiento hasta encontrar los parámetros. Una vez se tienen se probarían con los de test para asegurarnos que funciona. Si el algoritmo la clava con los de entrenamiento pero falla mucho con los de test diremos que está sobreentrenado, que hay //overfitting//. | El proceso de aprendizaje consiste en entrenar algoritmos, esto significa encontrar los parámetros más adecuados para redes neuronales, SVM... Lo que se hace es separar los datos que tenemos en datos de entrenamiento y de aprendizaje (estos deberían ser un tercio o un cuarto) y lanzar el algoritmo con los de entrenamiento hasta encontrar los parámetros. Una vez se tienen se probarían con los de test para asegurarnos que funciona. Si el algoritmo la clava con los de entrenamiento pero falla mucho con los de test diremos que está sobreentrenado, que hay //overfitting//. | ||
| + | |||
| + | |||
| Línea 28: | Línea 31: | ||
| ==== Evaluación del resultado ==== | ==== Evaluación del resultado ==== | ||
| :!: Agregar: [[http://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision]] | :!: Agregar: [[http://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision]] | ||
| + | === Recall === | ||
| + | === Precision === | ||
| + | === Accuracy === | ||
| + | === F-Measure === | ||
| + | === Confusion matrix === | ||
| + | |||
| ==== Cross-Validation ==== | ==== Cross-Validation ==== | ||
| Línea 35: | Línea 44: | ||
| - | |||
| - | ===== KNN ===== | ||
| - | * También denominado **K nearest neighbors**. | ||
| - | ===== Neural Networks ===== | ||
| - | ==== El perceptrón ==== | ||
| - | ==== El algoritmo de backpropagation ==== | ||
| ===== Modelos de Markov ===== | ===== Modelos de Markov ===== | ||
ai/machine_learning.1318839820.txt.gz · Última modificación: 2020/05/09 09:24 (editor externo)
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