La probabilidad detrás de la regresión lineal El modelo de regresión lineal es ampliamente conocido y utilizado en diferentes aplicaciones que requieren de una predicción de una variable de salida (desconocida) en función de un conjunto de variables conocidas, con la premisa que la relación entre las entradas y la salida obedece a un patrón lineal. Por otro lado, en la grandeza […]
Aprendizaje Supervisado: Un enfoque probabilístico En una entrada anterior de manera general se presentó el aprendizaje supervisado como el aprendizaje de una función que mapea desde un vector de variables conocidas a un valor de una variable desconocida, esto es: Sin embargo, suele ser interpretada como una función determinista omitiendo la incertidumbre de los datos y por tanto del modelo […]
Aprendizaje Bayesiano de Conceptos En el post anterior presentamos una breve introducción al machine learning, donde se concibió el aprendizaje como la optimización de una función con el fin de lograr su congruencia con el conjunto de datos. En esta ocasión en cambio definiremos el aprendizaje como la búsqueda de una hipótesis de entre un conjunto de hipótesis, que […]