Estudio detallado del AA

La regresión lineal es un método para encontrar la línea recta o el hiperplano que mejor se adapta a un conjunto de puntos. En este módulo, exploraremos la regresión lineal de forma intuitiva, antes de preparar el terreno para el enfoque del aprendizaje automático hacia la regresión lineal.

Estudio detallado del AA

  • Existen muchas formas complejas de aprender a partir de los datos.
  • Podemos comenzar con algo simple y familiar.
  • Esto nos abrirá la puerta a algunos métodos muy útiles y populares.
Un modelo que sobreajusta los datos

La pérdida L2 para un ejemplo determinado también se denomina error al cuadrado.

= Cuadrado de la diferencia entre la predicción y la etiqueta

= (observación - predicción)2

= (y - y')2

Un gráfico que compara el valor predicho con la pérdida

$$ pérdida N2 = \sum_{(x,y)\in D} (y - predicción(x))^2 $$

\(\sum \text{:Sumamos todos los ejemplos en el conjunto de entrenamiento.}\) \(D \text{: A veces es útil promediar todos los ejemplos,}\) \(\text{entonces, hay que dividirlos por} \frac{1}{\|D\|}.\)