Estimación de densidad no paramétrica — Dibujar una distribución de probabilidad siguiendo la forma de los datos

La estimación de densidad no paramétrica es un método para aproximar directamente una función de densidad de probabilidad (PDF) a partir de datos observados sin suponer de antemano una familia de distribuciones. En lugar de fijar un número pequeño de parámetros, la flexibilidad del estimador crece de forma natural a medida que dispones de más datos.

01/31/2026

Maldición de la dimensionalidad — Por qué aprender se vuelve más difícil cuando aumentan las dimensiones y se rompe la intuición sobre distancia y densidad

Maldición de la dimensionalidad es el fenómeno por el cual, a medida que aumenta el número de dimensiones, la misma cantidad de muestras deja de ser suficiente para cubrir el espacio, y nuestra intuición sobre distancia, densidad y generalización empieza a fallar. Cuando la dimensionalidad crece, los datos se vuelven más dispersos, los vecinos cercanos aportan menos información y los modelos tienen más facilidad para aprender ruido accidental en lugar de patrones reales.

01/01/2026

Modelos no paramétricos — Un enfoque de aprendizaje flexible que amplía su complejidad según los datos sin asumir una distribución previa

Los Modelos no paramétricos son un enfoque de aprendizaje que no supone de antemano una distribución de los datos ni una forma funcional fija, y cuya capacidad de representación puede crecer a medida que aumenta la cantidad de datos. Aquí, “no paramétrico” no significa que el modelo carezca por completo de parámetros, sino más bien que no queda limitado desde el inicio a un conjunto pequeño y fijo de parámetros.

04/04/2026