# data[].attributes.body
Grupo de trabajo Nro8

Integrantes:

Ian Denis Marini

Cristhian Sebastian Sosa

Simon Azul Sanchez Vottero

# data[].attributes.body
Álgebra Computacional: Usa algoritmos y software (Python con NumPy, pandas, Matlab) para resolver problemas algebraicos de forma eficiente, permitiendo manejar grandes volúmenes de datos. Es esencial en ciencia de datos para operaciones matriciales, sistemas de ecuaciones y descomposición en valores singulares (SVD), clave para la reducción de dimensionalidad.

Reducción de Dimensionalidad con PCA: El PCA reduce la dimensión de los datos manteniendo la mayor información posible, transformándolos en un sistema de coordenadas basado en autovalores y autovectores. Las componentes principales se ordenan por su variabilidad, descartando las de menor información. Es útil para preprocesamiento y evitar sobreajuste.

Modelos de Regresión Lineal y Logística:

Regresión Lineal: Predice valores continuos modelando la relación entre una variable dependiente y una o más independientes usando la ecuación Y=a+bX+ϵY = a + bX + \epsilonY=a+bX+ϵ.

Regresión Logística: Predice la probabilidad de eventos binarios (sí/no) con la función logística, ideal para clasificación (ej., detección de spam).

Algoritmos de Clustering y Clasificación:

Clustering: Agrupa datos sin etiquetas, usando métodos como K-means (grupos por proximidad) y DBSCAN (por densidad).

Clasificación: Asigna etiquetas usando modelos como:

Árboles de decisión: Clasifican según características.

SVM: Encuentra hiperplanos separadores.

Redes neuronales: Modelan patrones complejos.

# data[].attributes.body
Reducción de Dimensionalidad con PCA

# data[].attributes.body
Modelos de Regresión Lineal y Logística & Algoritmos de Clustering y Clasificación

# data[].attributes.body
Álgebra Computacional