¿Qué algoritmos existen el machine learning?

Los tres grupos de algoritmos del machine learning Una vez entendido qué es el machine learning, cabe conocer los tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático que existen: supervisado, no supervisado y por refuerzo.

¿Cuál es el algoritmo más usado?

Los más utilizados son: Naive Bayes. Gaussian Naive Bayes – Ejemplo en Python. Multinomial Naive Bayes.

¿Qué tipo de algoritmos hay?

Los tipos de algoritmos en programación se pueden clasificar en cuatro diferentes:

• Algoritmos computacionales.
• Algoritmos no computacionales.
• Algoritmos cualitativos.
• Algoritmos cuantitativos.

¿Cuáles son los tipos de algoritmos inteligentes?

Los principales algoritmos en aprendizaje supervisado son: árboles de decisión, clasificaciones Naïve Bayes, regresión ordinaria por mínimos cuadrados, regresión logística, Support Vector Machines (SVM).

¿Cuál es el objetivo de la regresión lineal simple?

El objetivo con Regresión Lineal Simple es minimizar la distancia vertical entre todos los datos y nuestra línea, por lo tanto, para determinar la mejor línea, debemos minimizar la distancia entre todos los puntos y la distancia de nuestra línea.

¿Qué es el análisis de regresión lineal?

El análisis de la regresión lineal se utiliza para predecir el valor de una variable según el valor de otra. La variable que desea predecir se denomina variable dependiente. La variable que está utilizando para predecir el valor de la otra variable se denomina variable independiente.

¿Qué es la regresión lineal múltiple?

La regresión lineal múltiple es una técnica estadística que se encarga de analizar situaciones que involucran más de una variable. Este método permite identificar cuáles son las variables independientes son las que pueden explicar una variable independiente, comprobar las causas y predecir de forma aproximada los valores

¿Qué es una línea de regresión?

Una línea de regresión puede mostrar una relación lineal positiva, una relación lineal negativa o ninguna relación.