Machine learning e IA · Machine Learning

Machine Learning: Modelos Basados en Árboles y Aprendizaje de Conjunto

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

☰ // Machine Learning · Enfoque Estadístico Avanzado

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Modelos Basados en Árboles y Aprendizaje de Conjunto
  • Fundamentos Teóricos e Inducción de Árboles
  • Criterios Matemáticos de División
  • Clasificación: Impureza de Gini y Entropía
  • Regresión: Reducción de Varianza

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • arboles
  • varianza
  • ml supervisado
  • media
  • sobreajuste
  • interpretabilidad

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

La expresión se renderiza de forma accesible y conserva debajo su fuente LaTeX.

f(x)=m=1Mcm1(xRm)f(\mathbf{x}) = \sum_{m=1}^{M} c_m \mathbf{1}(\mathbf{x} \in \mathcal{R}_m)
Ver LaTeX fuentef(\mathbf{x}) = \sum_{m=1}^{M} c_m \mathbf{1}(\mathbf{x} \in \mathcal{R}_m)