Clasificacion supervisada clasificación de máxima verosimilitud
La clasificación supervisada de máxima verosimilitud es un método utilizado en el aprendizaje automático para clasificar datos en diferentes categorías. En este enfoque, se asume que los datos siguen una distribución probabilística específica y se busca encontrar el modelo que maximiza la verosimilitud de los datos observados.
En el contexto de la clasificación supervisada, se utiliza un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados para ajustar un modelo probabilístico que pueda predecir la clase a la que pertenece cada instancia de datos. La clasificación de máxima verosimilitud busca encontrar los parámetros del modelo que maximizan la probabilidad de observar los datos de entrenamiento dados los valores de las características.
Una vez que se ha ajustado el modelo, se puede utilizar para predecir la clase de nuevas instancias de datos. La clasificación de máxima verosimilitud es un enfoque común en problemas de clasificación supervisada, especialmente cuando se trabaja con datos que siguen distribuciones probabilísticas conocidas, como la distribución normal o la distribución de Bernoulli.
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La máxima verosimilitud es un método utilizado en estadística para estimar los parámetros de un modelo matemático. Consiste en encontrar los valores de los parámetros que maximizan la probabilidad de
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