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Índice 1-1 K-NN Implementación con bucles anidados para calcular distancias entre pares de muestras Función de predicción de etiquetas basada en matriz de distancias Optimización con bucle simple + vectorización parcial para cálculo de matriz de distancias Implementación completamente vectorizada para cálculo de matriz de distancias Determinac ...

Fundamentos Conceptuales Las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) son algoritmos de aprendizaje supervisado que idantifican hiperplanos óptimos para clasificación o regresión: Clasificación: Maximizar el margen entre categorías Regresión: Minimizar puntos fuera de la banda ε Hiperplano: w·x + b = 0 ▲ ▲ | ...