Teoría de regresión lineal: Bases de la Inteligencia Artificial
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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?
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.
Lineal --> Los datos pueden tratar de modelarse con una ecuación de línea.
Polinomial --> Los datos se unen con un polinomio.
Y = Salida X = Entrada M = Pendiente B = Bias
Objetivo: encontrar M y B para que tus predicciones sean lo más fidedignas posibles.
Hallar qué datos pueden tener una relación.
No todos los datos se relacionan.
Hay datos que se relacionan, pero no a simple vista.
