# data[].attributes.body
Es el conjunto o colección de datos y/o archivos organizado en tablas. Permite la construcción de modelos.

# data[].attributes.body
Para evaluar las hipotesis obtenidas tras la aplicacion de las tecnicas ML.
Dado un conjunto de datos se pueden enumerar los siguientes metodos de evaluación.
1.- Restitución: todos los datos disponibles se utiliza como datos de test y entrenamiento.
2.-Partición(Hold Out): divide los datos en subconjuntos, uno para entrenamiento y otro para test, problema que tiene este metodo es que se desaprovechan los datos de test para la obtencion de hipotesis.
3.-Validación Cruzada: divide los datos en 'N' bloques, cada bloque se utiliza como test para ser un sistema entrenado. el problema es que este metodo reduce el numero de datos cuando el numero de datos de cada blqoue es grande.
4.-Exclusión Individual: este metodo utiliza cada dato como individual como dato unico de test en un sistema entrenado con todos los datos excepto el de test.

# data[].attributes.body
Conjunto de funciones o modelos, que se ajusta y generaliza los datos de entrenamiento.

# data[].attributes.body
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial, que tiene como ojetivo crear sistemas capaces de aprender, sin ser estos programados de forma explicita.

# data[].attributes.body
*Aprendizaje supervisado, recomendado cuando se tiene la información de entrada y salida. La con mejores resultados.

*Aprendizaje no supervisado, recomendado cuando se tienen los datos de entrada.

*Aprendizaje no supervisado, hibrido entre supervisado y no supervisado.

*Aprendizaje adaptativo, se parte de un modelo previo y sus parámetros de entradas se adaptan a los de datos de salida.

*Aprendizaje on-line, el sistema aprende desde cero con proceso de predicción y corrección humana.

*Aprendizaje por refuerzo, recomendado para la educación de animales en donde los datos son binarios.

# data[].attributes.body
Sobreajuste de datos del modelo. En este caso el modelo se encuentra "sobre-entrenado" y solo considera como válido los datos idénticos a los del conjunto de entrenamiento. Se ajusta a los datos particulares.

# data[].attributes.body
Sobregeneralización de datos, ocurre cuando el modelo no es capaz de identificar u obtener resultados correctos. Ocurre cuando faltan suficientes muestras.

# data[].attributes.body
Los datos de entrada X son arbitrarios y el analisis de sistema que devulve como salida un conjunto finito de resultado, generalemte prequeño(y=({0.1}, Y={si,no})).

# data[].attributes.body
Sistemas capaces de aprender por ellos mismo sin ser programados de forma explicita, con la finalidad de predecir hechos futuros.
la regresion, que devuelve como salida un valor arbitrario(un numero real, un vector de numeros reales, cadenas de simbolos).

# data[].attributes.body
Recomendado cuando se disponen solo los datos de entrada y hay interés en  agrupar estos objetos en grupos similares.