Predictive Modeling con KNN: Aprendizaje Supervisado y Clasificación, Ejercicios de Ciencias

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Predictive Modeling with KNN

Enrique J. De La Hoz D.

UTB - Data Science

Machine Learning

Es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es el desarrollo

para que las computadoras aprendan solas. Por tanto, la base de este

son las ciencias matemáticas y no el almacenamiento de datos.

Esta basado en el desarrollo de las ciencias de la computación más no

en el desarrollo de la tecnología.

Supervised Learning approaches

Las técnicas de clasificación predicen respuestas discretas, por ejemplo,

si un correo electrónico es genuino o no deseado, o si un tumor es

canceroso o benigno.

Clasificar los datos de entrada en categorías. Aplicaciones Típicas

incluye imágenes médicas, reconocimiento de voz y puntuacion de

credito.

Las técnicas de regresión predicen respuestas continuaspor ejemplo,

cambios en la temperatura o fluctuaciones en la demanda de energía.

Las aplicaciones típicas incluyen previsión de carga eléctrica y

negociación algorítmica.

Classification with KNN

Figure 1:

Understanding KNN

Figure 3:

The key is in the distance

Figure 4:

What about the “k” value

Figure 5:

What is the decision in this case when k=1, k2,

k=3)

KNN assumes numeric data

Advantages of Normalized data

Figure 9: