Blog sobre Cloud, IA, Infraestructura y Tecnología en Español.
Aprende a evaluar correctamente tus modelos de machine learning con la matriz de confusión, Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC, AUC y MCC. Explicación clara, narrativa y práctica para entender qué métrica usar en cada caso y evitar errores comunes en datasets desbalanceados.
Descubre cómo funcionan las SVM: hiperplano, margen máximo, vectores de soporte y el truco del kernel. Aprende la intuición detrás de la separación no lineal y cómo extenderlas a problemas multiclase con OVO y OVR. Explicación clara, visual y sin fórmulas.
Aprende cómo funcionan los árboles de decisión y las diferencias entre ID3, C4.5 y CART. Descubre cómo eligen preguntas, qué métricas usan, por qué son interpretables y cómo se convierten en la base de modelos como Random Forest y Gradient Boosting
Descubre cómo funcionan K‑NN y Naive Bayes, dos clasificadores clásicos que resuelven problemas desde filosofías opuestas: vecindad y probabilidad. Aprende cuándo usar cada uno, sus ventajas, desventajas y ejemplos prácticos en clasificación real
Aprende cómo funciona Softmax y la regresión logística multinomial para problemas de clasificación con múltiples clases. Descubre cómo se transforman puntuaciones en probabilidades, cómo se entrena el modelo con cross-entropy y cuándo usar Softmax frente a otros clasificadores.
De On - Premise A la Nube | Todos los derechos reservados. Tema Precious Lite por Flythemes
