Teoría de regresión lineal: Bases de la Inteligencia Artificial
La regresión consiste en buscar relación entre variables:
E.g: hay una relación entre el peso y el precio de la fruta.
En la regresión la relación puede no ser tan clara:
E.g: dada la cantidad de habitaciones y el lugar, ¿cuál es el precio de un departamento?
¿Qué es la regresión?
La regresión sirve para usarla como una caja negra predictiva:
- Entrada: Datos a montones
- Salida: Alguna predicción que te interese
¿Qué tan fiable es la predicción? Dependerá de tu regresión.
Tipos de regresión
Lineal --> Los datos pueden tratar de modelarse con una ecuación de línea.
Polinomial --> Los datos se unen con un polinomio.
La ecuación de la recta
Y = Salida
X = Entrada
M = Pendiente
B = Bias
Objetivo: encontrar M y B para que tus predicciones sean lo más fidedignas posibles.
Retos de la regresión:
Hallar qué datos pueden tener una relación.
No todos los datos se relacionan.
Hay datos que se relacionan, pero no a simple vista.
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