Predice la clase a la que pertenece una cierta muestra de datos 

Converge a un conjunto de clusters que depende de la configuración inicial de los centroides o representantes de cada cluster 

Siempre converge a un conjunto de clusters que minimiza el error cuadrático medio respecto al representante de cada cluster 

...debe ser lo más pequeño posible para obtener un menor error de clasificación

...podemos hacerlo lo grande que sea razonable y el conjunto no sobre-ajustará a los datos

...es un parámetro que hay que ajustar cuidadosamente pare evitar que el conjunto sobre-ajuste si se crean demasiados árboles

Reducir el grado (degree) del kernel.

Aumentar el coeficiente (coef_0) del kernel.

Aumentar el valor del parámetro de complejidad C.

...de regresión de forma secuencial donde cada nuevo modelo aprende el pseudoresiduo del subconjunto ya generado

...de clasificación de forma secuencial donde cada nuevo modelo se focaliza en los errores cometidos por el anterior modelo

...que se pueden entrenar en paralelo con facilidad

1%

1,5%

2,5%

5,25%

A long put option covering USD 10,000

A long call option covering USD 10,000

Both of the above will profit if your prediction proves to be correct.