El documento describe diferentes algoritmos de machine learning como clasificación, clustering, regresión lineal y árboles de decisión. Explica que la clasificación se usa para predecir grupos categorizados, el clustering agrupa datos similares, y la regresión lineal modela relaciones entre variables. También proporciona ejemplos como predecir sobrevivientes del Titanic y detectar actividades físicas mediante árboles de decisión y clustering respectivamente.

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2. MACHINE LEARNING
• Las personas son eficientes buscando patrones, pero muy ineficientes en el
procesamiento rápido
• La idea es usar técnicas que permitan computacionalmente realizar esto.
• Pero se debe conocer el comportamiento de lo que se busca (una clasificación, un
dato atípico?, un clustering?)
Es diferente a DATA MINING: ésta se ocupa de desenterrar en sí las relaciones entre
datos; MachineLearning requiere conocer la tarea que se va a llevar a cabo.
REFERENCIAS>
• https://dzone.com/articles/understanding-machine-learning
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3. CLASIFICACION ALGORITMOS (SEGÚN ATRIBUTOS)
• SUPERVISED LEARNING: inferir una función de salida dados unos datos de
entrenamiento que tienen la señal de salida esperada (“labeled”) 
CLASSIFICATION
• UNSUPERVISED LEARNING: no se dan datos de entrada; sólo se quiere realizar una
organización en diferentes grupos llamados clusters. La data en cada grupo
comparte propiedades similares  CLUSTERING
• SEMISUPERVISED LEARNING: dada una falencia de pocos datos con “label” para
entrenamiento, se usa aprendizaje no supervisado para incluir nuevas muestras a
cada clase preexistente y posteriormente se usa aprendizaje supervisado para
clasificar.
• REINFORCEMENT: Aprender a reaccionar de determinado ambiente
CLASIFICACION ALGORITMOS (SEGÚN OBJETIVO DEL PROBLEMA)
• CLASIFICACIÓN
• CLUSTERING
• OUTLIER DETECTION: Permiten identificar datos significativamente diferentes o
inconsistentes con los demás del dataset.
• FILTERING: buscar ítems relevantes de un pool de ítems. Normalmente se usa el
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4. histórico del comportamiento de un usuario para ello.
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5. CLASSIFICATION-EJEMPLOS
• Si un aplicante a crédito debe ser aceptado o rechazado
• Si una huella pertenece o no a un sospechoso
• Si una persona tiene una enfermedad o no dadosdeterminados registros
fotográficos.
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6. CLUSTERING-EJEMPLOS
• El banco que quiere vender unos nuevos productos financieros a clientes basados
en su perfil.
• Clasificación de documentos automática al radicar
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7. OUTLIER DETECTION-EJEMPLOS
• Detección de fraude
• Diagnóstico médico (virus que no responden a medicamentos)
• Jugadores con drogas
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8. FILTERING / COLLABORATIVE,
Es el mecanismo de filtrado más aplicado. Viene de la idea que si alguien ha visto que
otro compra determinado producto de alguien similar, estará más inclinado a
comprar ese otro producto. Se usa para sistemas de recomendación (cross-selling
opportunities)
EJEMPLOS
Netflix
Amazon
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9. 8

10. LINEAR REGRESSION
• Busca la relación entre variables independientes y una dependiente dentro del
dataset.
• Asume una relación lineal pero se puede extrapolar
• Asume un grado de causación.
• Normalmente se hace primero la correlación y posteriormente una regresión.
• Usa el método de mínimos cuadrados para establecer la línea de mejor ajuste
OTROS EJEMPLoS
• Edx-mit: Moneyball para la MBA
• Cuánto stock de helados necesito según la temperatura
• Ver el comportamiento del consumo de combustible según los autos para buscar
relaciones de causalidad o probar hipotesis
• https://github.com/andhdo/coursera_dsc_07_regmods_project/blob/mast
er/RegressionModels_MotorTrendCars.pdf [ejemplo prueba de hipotesis]
• Hay otra pagina de carros más actual; la referencian en un dataset llamado
mpg, que se traen de la pagina http://fueleconomy.gov/
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11. DECISION TREES
• La idea es construir una estructura de clasificación de forma tal que cada nodo
indique una decisión y mediante una estrategia greedy (voráz), se vaya
seleccionando aquel o aquellos atributos que permiten dividir el dataset completo
en una categoría de clasificación.
• La idea es balancear el tamaño del árbol de forma tal que no quede atado solo a
los datos que aprendió sino que pueda inferir. Esto es relacionado con lo que se
denomina overfitting (se alusta mucho a los samples dados pero después le queda
difícil predecir nuevos samples). También lo denominan el principio OCCAM’s
RAZOR (entre hipótesis que compiten, la que menos asume cosas es la que se
debe elegir: la más simple explicación – William Occam, siglo 13.)
• Por esto es común usar algoritmos de poda de arboles dentro del método de
aprendizaje o usando parámetros para que el árbol no crezca más allá de
determinado límite.
• La estructura es diciente para un usuario de negocio, por lo cual se pueden explicar
algunos pasos de decisión y validar con el negocio su lógica.
LAB
• Hay un ejemplo interesante en la pagina de kaggle, se llama sobreviviente del
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12. titanic, en el cual dejan un dataset de personas del titanic, y hay que predecir si
determinada persona se salbava o no de morir (http://trevorstephens.com/kaggle-
titanic-tutorial/r-part-1-booting-up/)
• p0303_tree_titanic.r
OTROS EJEMPLOS
• Hay un dataset de actividades medidas con un Smartphone y la idea es detectar el
tipo de actividad que se hace (https://www.r-bloggers.com/samsung-phone-data-
analysis-project/).
• Edx-mit: Se pueden predecir rangos de precios de inmuebles dados determinados
factores hedónicos (Boston Housing Data).
• Se pueden dictar algunos atributos de referencia para otorgar o no créditos a
determinado perfil de usuarios.
• Se puede predecir el nivel de perdida de clientes con un árbol de decisión (
http://apuntes-r.blogspot.com.co/2014/09/predecir-perdida-de-clientes-con-
arbol.html )
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13. Aunque es una vieja técnica sigue siendo aplicable para algunos casos de clustering.
La idea es agrupar elementos de forma tal que sean similares unos con otros.
Para que el algoritmo funcione se requiere una nocion de distancia y una forma de
agrupar elementos unos con otros.
El algoritmo comienza con una asignación a un cluster. Posteriormetne hay un paso
de reasignación. La reasignación se hace calculando la distancia al centroide de cada
uno de sus miembros.
REFERENCIAS
• [Ref0: el mas clarito](https://www.youtube.com/watch?v=_aWzGGNrcic)
• [Ref1: a lo ultimo tiene las ilustraciones de los
pasos](https://www.youtube.com/watch?v=_aWzGGNrcic)
• [Ref2: uno con cartas](https://www.youtube.com/watch?v=zHbxbb2ye3E)
Hoy en día para clustering se usan también lso dendogramas.
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14. A PRIORI
Es un algoritmo de algo denominado pattern identification; la idea es identificar
patrones frecuentes con el fin de recomendarlos a determinados usuarios. Tambien
esta técnica se denomina marketBasket. No sólo se usa en retail para ver productos
asociados sino que también puede aplicarse por ejemplo a condiciones medicas entre
síntomas del paciete y la respectiva droga a usar en el caso.
El resultado de este algoritmo es producir reglas que relacionen ítems, por ejemplo
{milk,eggs}  {bread:pan}
Sin embargo este conjunto de reglas debe ser pasado hacia un experto porque no
necesariamente todas sirven.
El algoritmo basa su construcción en que para que un ítem sea frecuente, los ítems
que la componen también deben ser frecuentes en la regla, y es lo que se conoce
como “soporte”.
REFERENCIAS
• Una buena introducción se encuentra en kdnuggets:
http://www.kdnuggets.com/2016/04/association-rules-apriori-algorithm-
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15. tutorial.html
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