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Questions and Answers
¿Cuál es la principal diferencia entre la clasificación y la predicción (regresión) en la minería de datos?
¿Cuál es la principal diferencia entre la clasificación y la predicción (regresión) en la minería de datos?
- La clasificación utiliza algoritmos de aprendizaje no supervisado, mientras que la predicción utiliza algoritmos de aprendizaje supervisado.
- La clasificación asigna una categoría a los datos, mientras que la predicción predice valores numéricos. (correct)
- La clasificación es una tarea de aprendizaje supervisado, mientras que la predicción es una tarea de aprendizaje no supervisado.
- La clasificación se utiliza principalmente en marketing, mientras que la predicción se utiliza principalmente en finanzas.
¿Cuál de los siguientes ejemplos NO es una aplicación común de la minería de datos?
¿Cuál de los siguientes ejemplos NO es una aplicación común de la minería de datos?
- Detección de errores en un código fuente. (correct)
- Predicción del precio de un producto en función de su demanda.
- Diagnóstico de enfermedades a partir de datos médicos.
- Identificación de patrones de comportamiento de clientes en un sitio web de comercio electrónico.
En el contexto de la minería de datos, ¿cómo se relaciona la estadística con la disciplina?
En el contexto de la minería de datos, ¿cómo se relaciona la estadística con la disciplina?
- La estadística se utiliza para validar y analizar los resultados obtenidos de la minería de datos. (correct)
- La estadística y la minería de datos son disciplinas independientes que no se relacionan.
- La estadística proporciona métodos de análisis, mientras que la minería de datos se centra en la extracción de datos.
- La estadística es un requisito previo fundamental para la minería de datos.
¿Cuál de los siguientes ALGORITMOS NO se asocia típicamente con la clasificación en la minería de datos?
¿Cuál de los siguientes ALGORITMOS NO se asocia típicamente con la clasificación en la minería de datos?
De acuerdo con la definición formal de la minería de datos, ¿cuál es el objetivo principal de esta disciplina?
De acuerdo con la definición formal de la minería de datos, ¿cuál es el objetivo principal de esta disciplina?
¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza típicamente para analizar patrones en datos sin etiquetas o categorías predefinidas?
¿Qué tipo de aprendizaje se utiliza típicamente para analizar patrones en datos sin etiquetas o categorías predefinidas?
¿Cuál de los siguientes ejemplos NO es una tarea de aprendizaje no supervisado?
¿Cuál de los siguientes ejemplos NO es una tarea de aprendizaje no supervisado?
¿Cuál es el objetivo principal del agrupamiento en aprendizaje no supervisado?
¿Cuál es el objetivo principal del agrupamiento en aprendizaje no supervisado?
¿Cuál de los siguientes algoritmos es comúnmente usado para realizar agrupamiento?
¿Cuál de los siguientes algoritmos es comúnmente usado para realizar agrupamiento?
En qué tipo de aprendizaje se clasificaría la tarea de segmentar clientes por sus hábitos de compra?
En qué tipo de aprendizaje se clasificaría la tarea de segmentar clientes por sus hábitos de compra?
¿Cuál de las siguientes tareas no corresponde al aprendizaje no supervisado?
¿Cuál de las siguientes tareas no corresponde al aprendizaje no supervisado?
¿Qué herramienta se sugiere para aplicar conceptos de agrupamiento?
¿Qué herramienta se sugiere para aplicar conceptos de agrupamiento?
Flashcards
Minería de Datos
Minería de Datos
Un proceso para analizar grandes conjuntos de datos utilizando estadísticas, inteligencia artificial y aprendizaje automático para encontrar patrones, tendencias y conocimientos.
Asociación
Asociación
Identificar patrones o relaciones frecuentes entre diferentes elementos en un conjunto de datos.
Clasificación
Clasificación
Clasificación de datos en categorías predefinidas utilizando características conocidas.
Predicción (Regresión)
Predicción (Regresión)
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Big Data
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Machine Learning
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Estadística
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Bases de Datos
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Agrupamiento (Clustering)
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K-Means
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DBSCAN
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Agrupamiento Jerárquico
Agrupamiento Jerárquico
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Cluster
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Study Notes
Introducción a la Minería de Datos
- La Minería de Datos (Data Mining) combina estadística, inteligencia artificial, machine learning y bases de datos para extraer información de grandes volúmenes de datos, transformándolos en conocimiento utilizable para decisiones.
- Es un proceso que descubre patrones, correlaciones y anomalías en datos con el fin de predecir resultados y generar conocimiento útil.
- Se apoya en el Big Data, algoritmos de machine learning, métodos estadísticos y bases de datos para obtener resultados precisos.
Tareas de la Minería de Datos
- Se clasifican en aprendizaje supervisado (datos etiquetados para predecir resultados) y aprendizaje no supervisado (datos sin etiquetar para encontrar patrones).
Clasificación
- Aprendizaje Supervisado: Asigna una etiqueta o categoría a datos basado en características predefinidas.
- Ejemplo: Clasificar correos electrónicos como spam o no spam.
- Algoritmos Comunes: Árboles de decisión, Support Vector Machines (SVM), Redes Neuronales.
Predicción (Regresión)
- Aprendizaje Supervisado: Predice valores numéricos continuos a partir de variables independientes.
- Ejemplo: Predecir el precio de una casa según tamaño, ubicación y antigüedad.
- Algoritmos Comunes: Regresión lineal, Regresión logística, Redes Neuronales.
Asociación
- Aprendizaje No Supervisado: Identifica relaciones o patrones frecuentes entre variables.
- Ejemplo: Descubrir que clientes que compran pan, también compran mantequilla (análisis de la canasta de mercado).
- Algoritmos Comunes: Apriori, FP-Growth.
Agrupamiento (Clustering)
- Aprendizaje No Supervisado: Agrupa datos en clusters (grupos) según similitudes.
- Ejemplo: Segmentar clientes según sus hábitos de compra.
- Algoritmos Comunes: K-Means, DBSCAN, Jerárquico.
Resumen de Tareas
| Tarea | Tipo de Aprendizaje | Objetivo | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Clasificación | Supervisado | Asignar etiquetas o categorías | Clasificar spam/no spam |
| Predicción | Supervisado | Predecir valores numéricos | Predecir precios de viviendas |
| Asociación | No Supervisado | Identificar relaciones entre variables | Análisis de canasta de mercado |
| Agrupamiento | No Supervisado | Agrupar datos similares | Segmentación de clientes |
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