Regresión lineal
Características
Extra
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¿Qué es?
La regresión lineal es una técnica de análisis de datos que predice el valor de datos desconocidos mediante el uso de otro valor de datos relacionado y conocido. Modela matemáticamente la variable desconocida o dependiente y la variable conocida o independiente como una ecuación lineal.
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Ajuste de modelos
El ajuste de modelos es fundamental en el aprendizaje automático, ya que determina la capacidad del modelo para aprender patrones en los datos. A través de un proceso cuidadoso de ajuste, se pueden optimizar los modelos de regresión lineal para mejorar su precisión y relevancia en las predicciones.
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¿Cuántos años cumplió la facultad?
71
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¿Por qué es importante?
Las empresas lo utilizan para convertir datos sin procesar en inteligencia empresarial y conocimiento práctico. Además los científicos de muchos campos lo utilizan para realizar análisis de datos preliminares y predecir tendencias. Y más recientemente es utilizado para resolver problemas complejos con machine learning e inteligencia artificial.
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Evaluación de desempeño
La evaluación del desempeño se realiza mediante métricas como el error medio absoluto (MAE) y el coeficiente de determinación (R²). Estas métricas proporcionan información sobre cómo de bien se ajusta el modelo a los datos reales.
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Nombre completo del director de la FCFM
Atilano Martínez Huerta
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Tipos de regresión lineal
Simple y múltiple
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Regularización de Ridge
La regularización de Ridge penaliza la suma de los cuadrados de los coeficientes, minimizando la función de pérdida con un término de penalización L2. Esto permite mantener todos los predictores, pero reduce los coeficientes para evitar el sobreajuste.
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¿Cuántas preguntas venían en el examen de inteligencia artificial?
65
400
Explica la regresión lineal simple
Esta relación se expresa como una línea recta. No es posible trazar una línea recta que pase por todos los puntos de un gráfico si estos se encuentran ordenados de manera caótica. Por lo tanto, sólo se determina la ubicación óptima de esta línea mediante una regresión lineal.
La ecuación de una línea recta tiene la siguiente forma: Y = β₀ + β₁X + ε,
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Regularización de Lazzo
La regularización de Lasso utiliza una penalización L1, que puede reducir algunos coeficientes a cero. Esto no solo ayuda a prevenir el sobreajuste, sino que también actúa como un método de selección de características, eliminando variables poco relevantes.
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¿Cuantás preguntas venían en el examen de Kaggle?
70
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Explica la regresión lineal múltiple
La regresión lineal múltiple encuentra la relación entre dos o más variables independientes y su correspondiente variable dependiente.
La ecuación de regresión lineal múltiple tiene la siguiente forma:
Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ +… + βₐXₐ + ε
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Redes neuronales
Las redes neuronales son un pilar fundamental en el campo de la inteligencia artificial, y su relación con la regresión lineal es crucial para entender su funcionamiento. Ambos comparten principios matemáticos, y la regresión lineal puede ser vista como un caso especial dentro de las arquitecturas de redes neuronales.
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¿Cuánto carga Erick en peso muerto? (Rango de error de 10 kilos)
210 kg