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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

  1. ¿Cuál es la principal diferencia entre regresión lineal y regresión logística?

La regresión lineal se usa para clasificación, la logística para predicción de valores.

La regresión logística modela probabilidades, mientras que la lineal predice valores continuos.

La regresión lineal solo se aplica a datos no lineales.

No hay diferencia; son intercambiables.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

  1. ¿Cuál de los siguientes es un método de regularización utilizado para prevenir el overfitting?

K-means

Lasso

PCA

KNN

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

  1. En el aprendizaje no supervisado, ¿qué método se usa comúnmente para reducir la dimensionalidad?

Regresión logística

K-vecinos más cercanos

PCA (Análisis de Componentes Principales)

SVM (Máquinas de Vectores de Soporte)

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

  1. ¿Qué es el "k" en el algoritmo K-means?

El número total de características en los datos.

  1. El número de iteraciones que el algoritmo realizará.

El número de clusters que se desean formar.

El tamaño del conjunto de entrenamiento.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

  1. ¿Qué método se utiliza para evaluar el rendimiento de un clasificador en aprendizaje supervisado?

Método de la varianza

Validación cruzada

Descomposición de PCA

K-vecinos más cercanos

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

Media Image

¿Qué hace el siguiente fragmento de código en Python?

Ajusta un modelo de regresión lineal.

Ajusta un árbol de decisión utilizando entropía como criterio.

Realiza clustering de los datos.

Prepara los datos para un modelo de SVM.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 2 pts

Media Image

En el siguiente código, ¿qué técnica de aprendizaje no supervisado se está aplicando?

Clasificación

Agrupamiento

Regresión

Reducción de dimensionalidad

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