Conceptos esenciales de Machine Learning: k-NN, SVM, redes neuronales y clustering
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Conceptos fundamentales de aprendizaje automático
Definiciones y términos clave
- Validación: El conjunto de validación sirve para ajustar hiperparámetros y seleccionar el modelo durante el entrenamiento.
- Matriz de confusión: Es una tabla que permite ver los aciertos y errores del modelo.
- k-NN: (k-Nearest Neighbors) es un algoritmo de aprendizaje supervisado que, para predecir un dato, mira los k datos más cercanos.
- Estandarización: Es una técnica que centra los valores con media cero y desviación estándar uno para que los valores grandes no dominen el modelo.
- Importancia de escalar variables: Para modelos como k-NN o SVM es importante que la distancia entre cada dato tenga el mismo peso; de lo contrario, los valores grandes dominarán el
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