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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
Elige la diferencia más representativa entre la Estadística de Aprendizaje(EA) y el aprendizaje máquina (ML)
La EA intenta comprender el origen de los datos y su representatividad
La EA maneja cantidades enormes de datos
La EA es un subárea del Machine Learning
La EA se centra en la descripción y no en la predicción como el ML
2.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 5 pts
Elige los modelos o tipos de aprendizaje que estudia la Estadística de Aprendizaje
Aprendizaje adaptativo
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Aprendizaje no supervisado
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
En el aprendizaje supervisado la variable Y es conocida como
Variable objetivo
Variable predictiva
Variable regresora
Variable independiente
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
En el aprendizaje no supervisado es el nombre que se le da a la variable X
Variables predictivas
Variable objetivo
Variable dependiente
Variable de salida
5.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 5 pts
Son los problemas en los que se enfoca el aprendizaje no supervisado:
Regresión
Agrupamiento
Clasificación
Reducción de dimensionalida
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
Es cuando el modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento pero falla cuando se utiliza en un nuevo conjunto de datos
Sobreajuste
Infraajuste
Ajuste perfecto
Intraajuste
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 5 pts
Son las medidas de distancia que se utilizan para datos cuantitativos en algoritmos basados en distancia
Euclideana
Manhattan
Jaccard
Yule
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