Ajuste de modelos para clasificación (2): versión probabilística del problema

Antonio Sala, UPV

Dificultad: ** ,       Relevancia: ,      Duración: 14:57

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Resumen:

Este vídeo presenta la versión “probabilística” del problema de ajustar $𝜃$ en un modelo $f(x,𝜃)$ para ajustar parejas de datos de entrenamiento $(x_i,y_i)$ con $y_i\in \{0,1\}$, esto es, clasificación binaria. La versión “determinista” se discute en el vídeo [clasifintr1], previo a éste.

El objetivo entonces es que el modelo estime la probabilidad de tener cierta salida a 1 dado $x$... la versión más sencilla es maximizar la probabilidad de las muestras (maximum likelihood estimation) ajustando $𝜃$. Hay enfoques bayesianos más formales, fuera de la muy breve introducción al tema que se discute aquí.

Colección completa [VER]:

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