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Regresión Linear

Total questions: 6

Worksheet time: 3mins

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1.

¿Qué es el machine learning?

a)

Aprendizaje de máquina. Encontrar patrones en los datos para predecir escenarios.

b)

Aprendizaje de máquina. Enseñar a personas con la ayuda de computadores.

c)

Aprendizaje de máquina. Un algoritmo que resuelve un único problema.

d)

Aprendizaje de máquina. abstraer atributos y funciones con el fin de diseñar un programa.

2.

Para que sirve la regresión lineal

a)

Relacionar dos variables independientes

b)

Relacionar una variable dependiente con una o más variables independientes.

c)

Relacionar una variable independiente con dos o más variables dependientes.

d)

Relacionar una variable matemática con una variable estadística.

3.

En el aprendizaje no supervisado se entrena previamente al agente con un conjunto de datos etiquetados.

a)

Verdadero

b)

Falso

4.

Se dice que la regresión lineal es múltiple cuando:

a)

Se establece una relación entre la variable independiente y múltiples variables dependientes.

b)

Se establece una relación entre la variable dependiente y una variable independiente.

c)

Se establece una relación entre la variable dependiente y dos o más variables independientes.

d)

Ninguna de las anteriores.

5.

Para este modelo de regresión lineal, la variable independiente es:

a)

π

b)

Y

c)

X

d)

π/2,718

6.

Este es (probablemente) un caso de regresión linear simple

a)

Verdadero

b)

Falso