Los algoritmos además de por el tipo de aprendizaje (ver post) se agrupan a menudo en términos de su función. Por ejemplo métodos tipo árbol y de redes neuronales.

Algoritmos de regresión

Los algoritmos de regresión se ocupan de modelar las relaciones entre variables. Para refinarlos se usa una medida de error en la predicción:

Estos algoritmos vienen de la estadística y son confusos porque la regresión se refiere al tipo de problema y al tipo de algoritmo.

Los más usados son:

• Ordinary Least Squares Regression (OLSR)
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Stepwise Regression
• Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)
• Locally Estimated Scatterplot Smoothing (LOESS)

Algoritmos Instance-based

Se trata de tomar una decisión con las instancias de los datos de entrenamiento. Estos métodos construyen una base de datos de datos de ejemplo, y necesita comparar los nuevos datos con esta BD.

Para comparar se utiliza una medida de similitud para…