Algoritmos de Machine Learning
o Regresión Lineal (Lineal Regression)
o Regresión Logística (Logistic Regression)
o Arboles de decisión (Decision Trees)
o SVM (Support Vector Machine)
o Naive Bayes
o KNN (k-nearest neighbors)
o K-Medias (K-Means)
o Bosques Aleatorios (Random Forest)
1.4.4 Aplicaciones
1.4.5 Estudio de casos
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Bienvenidos al fascinante mundo del Machine Learning. Los algoritmos de aprendizaje automático son herramientas poderosas que permiten a las computadoras aprender patrones de los datos y hacer predicciones sin ser programadas explícitamente para cada tarea. Hoy exploraremos los principales algoritmos y sus aplicaciones.
Comenzamos con dos algoritmos fundamentales de regresión. La regresión lineal busca la mejor línea recta que se ajuste a los datos para predecir valores continuos. Por ejemplo, predecir el precio de una casa basándose en su tamaño. La regresión logística, aunque su nombre sugiere regresión, es en realidad un algoritmo de clasificación que usa la función sigmoide para calcular probabilidades entre cero y uno.
Los árboles de decisión funcionan como un diagrama de flujo, haciendo preguntas sobre las características de los datos para llegar a una decisión. Son muy intuitivos y fáciles de interpretar. Por otro lado, las máquinas de vectores de soporte o SVM buscan el hiperplano que mejor separe las clases con el margen máximo posible. Este enfoque es muy efectivo para problemas de clasificación, especialmente cuando las clases están bien separadas.
Continuamos con tres algoritmos muy populares. Naive Bayes es un clasificador probabilístico que aplica el teorema de Bayes asumiendo independencia entre características. Es muy eficaz para clasificación de texto. KNN clasifica un punto basándose en la clase mayoritaria de sus k vecinos más cercanos. K-Means es un algoritmo de clustering que agrupa datos en k clusters, donde cada punto pertenece al cluster cuyo centroide está más cerca.
Finalmente, Random Forest es un algoritmo de conjunto que combina múltiples árboles de decisión. Cada árbol vota por una clasificación y el resultado final se decide por mayoría. Esto reduce el sobreajuste y mejora la precisión. Estos algoritmos tienen aplicaciones extensas: detección de fraude en transacciones, sistemas de recomendación en plataformas digitales, diagnóstico médico asistido por computadora, y reconocimiento de imágenes. La elección del algoritmo depende del tipo de problema, tamaño de datos y precisión requerida.