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ai:machine_learning
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ai:machine_learning [2011/10/18 17:14] alfred |
ai:machine_learning [2020/05/09 09:25] (actual) |
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| Línea 23: | Línea 23: | ||
| 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 32: | Línea 33: | ||
| === Recall === | === Recall === | ||
| === Precision === | === Precision === | ||
| + | === Accuracy === | ||
| === F-Measure === | === F-Measure === | ||
| + | === Confusion matrix === | ||
| Línea 41: | 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.1318958061.txt.gz · Última modificación: 2020/05/09 09:24 (editor externo)
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