Publicaciones Similares

  • Regresión logística

    El algoritmo de regresión logística consiste en: Tomar los datos Elegir un modelo aleatorio Calcular el error Minimizar el error y obtener un modelo mejor

  • Machine Learning

    Razonamiento Introducción. Sistemas expertos Un sistema experto es un sistema informático (hardware o software) que simula a expertos humanos en cierta área de especialización dada. Razonamiento aproximado. Tratamiento de la incertidumbre Fuentes de incertidumbre Se pueden clasificar las fuentes de incertidumbre en los siguientes grupos: Deficiencias de la información, características del mundo real, y deficiencias…

  • Machine Learning

    Introducción Los términos machine learning y aprendizaje automático se utilizan indistintamente. Inteligencia artificial Aunque a veces se usan indistintamente los términos inteligencia artificial y machine learning, machine learning es solo una parte de la inteligencia artificial. Ejemplos en los que se utiliza hoy en día la inteligencia artificial son: Detección del fraude. Programación de recursos….

  • Razonamiento y aprendizaje

    Razonamiento Introducción. Sistemas expertos Un sistema experto es un sistema informático (hardware o software) que simula a expertos humanos en cierta área de especialización dada. Razonamiento aproximado. Tratamiento de la incertidumbre Fuentes de incertidumbre Se pueden clasificar las fuentes de incertidumbre en los siguientes grupos: Deficiencias de la información, características del mundo real, y deficiencias…

  • Análisis de datos

    En el Análisis de Datos (o Data Science) tenemos cinco etapas: Enmarcar el problema. Hacer las preguntas adecuadas.    – ¿Cuál es el objetivo?    – ¿Qué queremos estimar o predecir? Adquirir y preparar los datos.    – ¿Qué recursos tenemos para obtener datos?    – ¿Qué información es relevante?    – Limpiar y filtrar…

  • Softmax

    La función Softmax La función Softmax (o función exponencial normalizada)es equivalente a la sigmoide, pero cuando el problema de clasificación en lugar de tener dos clases tiene tres o más. La función está dada por $$ \sigma_j(\vec{z}) = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^K e^{z_k}}, \mbox{ para } j=1,\dots K $$ En python la podríamos definir de la siguiente forma:…

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *