TIPOS DE MODELOS

SUPERVISED LEARNING

Clasificacion

• Logistic Regresion
• Nearest neighbor
• Decision Trees
• Support Vector Machines.
• Neural Networks

Regression

• Aplicaciones:

  Duración de recorridos (transporte). Estimación de ventas.

Linear regression:

*Modelo de regresion linear

Ejemplo: Encontrar la relación entre el precio medio de la vivienda y el numero de habitaciones.

Análisis:

• según los datos se tienen

N° medio habitaciones (x)	valor medio de la vivienda (USD) (Y)
6 hab	20.000
8 hab	35.000
7 hab	28.000

Al continuar analizando parece que existe una relación directa entre el numero de habitaciones y el valor de la vivienda.

Relación = !a mayor numero de habitaciones, mayor su valor¡

• Al trazar una línea que represente esta tendencia, se tiene:

Se acaba de crear un MODELO, que va a permitir:

Predecir el valor de la vivienda, incluso para valores que no se encuentran en los datos.

• SVR, GPR
• Neural Networks.

Clustering

• K-means
• Fuzzy C-means
• Hierarchical

DIMENSIONALITY REDUCTION

• PCA
• TSNE