EstadisticaAprendizajeAgp&Comandos

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

Elige los modelos o tipos de aprendizaje que estudia la Estadística de Aprendizaje

• Aprendizaje adaptativo

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje supervisado la variable Y es conocida como

• Variable objetivo

• Variable predictiva

• Variable regresora

• Variable independiente

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

Son los problemas en los que se enfoca el aprendizaje no supervisado:

• Regresión

• Agrupamiento

• Clasificación

• Reducción de dimensionalida

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

Son las medidas de distancia que se utilizan para datos cuantitativos en algoritmos basados en distancia

• Euclideana

• Manhattan

• Jaccard

• Yule

Son las medidas de similaridad utilizadas cuando se tienen datos binarios

• Métricas de distancia

• Índices de similaridad

• índices de distancia

• Métricas de similaridad

Es la biblioteca en Python utilizada para leer datos desde un archivo

• Pandas

• Numpy

• matplotlib

• sklearn

Es el comando para activar una biblioteca en Lenguaje R

• install.packages

• import

• library

• install