NEW
Font size
WorksheetsHO - 33 algoritmos de aprendizaje no supervisado
Total questions: 20
Worksheet time: 3mins
¿Qué caracteriza al aprendizaje no supervisado?
Usa datos etiquetados
Busca patrones sin etiquetas
Requiere supervisión humana
Predice valores futuros
¿Cuál es el objetivo del aprendizaje no supervisado?
Predecir salidas conocidas
Encontrar patrones ocultos
Validar hipótesis
Clasificar con etiquetas
¿Qué significa que para cada X no se conoce Y?
No hay salida específica
No hay entrada
Los datos son lineales
Siempre hay error
¿Cuál de estos es un algoritmo de agrupamiento?
PCA
T-SNE
K-Means
Regresión lineal
¿Qué hace el algoritmo K-Means?
Calcula regresiones
Divide datos en k clusters
Ordena por categorías
Predice valores de Y
¿Qué tipo de algoritmo construye una jerarquía de grupos?
DBSCAN
Hierarchical Clustering
PCA
Naive Bayes
¿Qué algoritmo forma clusters en base a la densidad de puntos?
DBSCAN
K-Means
T-SNE
Árbol de decisión
¿Qué hacen los algoritmos de reducción de dimensionalidad?
Aumentan variables
Eliminan datos duplicados
Reducen variables manteniendo información
Dividen datos en clusters
¿Cuál es un ejemplo de algoritmo de reducción de dimensionalidad?
Regresión logística
PCA
K-Means
DBSCAN
¿Qué significa PCA?
Principal Component Analysis
Primary Cluster Analysis
Partial Component Application
Projection Cluster Algorithm
¿Qué hace PCA?
Elimina datos irrelevantes
Transforma datos a un nuevo sistema de coordenadas
Agrupa datos por densidad
Predice etiquetas
¿Qué significa T-SNE?
Tree-Structure Neural Embedding
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding
Tensor Similarity Network Encoding
Test Supervised Neighbor Evaluation
¿Qué conserva T-SNE al reducir la dimensionalidad?
Variables más influyentes
Relaciones locales entre puntos
Datos lineales
Etiquetas de salida
¿Qué tipo de algoritmo es DBSCAN?
Supervisado
De regresión
De clustering
De clasificación supervisada
¿Qué tipo de datos usa el aprendizaje no supervisado?
Etiquetados
No etiquetados
Con salida Y
Numéricos únicamente
¿Qué estructura genera el Hierarchical Clustering?
Red neuronal
Jerarquía de clusters
Función de probabilidad
Tabla de datos
¿Qué enfoque usa K-Means para agrupar datos?
Centroide más cercano
Árboles de decisión
Ecuaciones lineales
Regresión múltiple
¿Cuál de estos NO es un algoritmo no supervisado?
DBSCAN
K-Means
Regresión logística
PCA
¿En qué casos es útil el aprendizaje no supervisado?
Cuando los datos tienen etiquetas
Cuando se desconoce la salida
Cuando se busca predecir Y
Cuando se entrenan redes neuronales supervisadas
¿Qué piden como evaluación en la hoja de operación?
Resolver un cuestionario
Subir un código en Python
Realizar un organizador con ejemplos e imágenes
Contestar un examen escrito
