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  • Tutoriales/Técnicas de minería El oficial Minecraft Wiki

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  • Conjuntos de entrenamiento y prueba: Separación de datos

    Por ejemplo, considera la siguiente figura. Observa que el modelo aprendido para los datos de entrenamiento es muy simple. Este modelo no hace un trabajo perfecto. Algunas predicciones son incorrectas. Sin embargo, este modelo funciona de la misma manera tanto en los datos de prueba como en los de entrenamiento.

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  • Generalización: Riesgos del sobreajuste

    En la actualidad, hemos formalizado la navaja de Ockham en los campos de la teoría del aprendizaje estadístico y la teoría del aprendizaje computacional. Estos campos han desarrollado límites de generalización, es decir, una descripción estadística de la capacidad de un modelo para generalizar sobre datos nuevos en función de factores como los siguientes:

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