Biased Coin Model (Modelo de Moneda Sesgada)

Es un modelo probabilístico que se utiliza para representar situaciones donde una moneda no tiene las mismas probabilidades de caer en cara o cruz, es decir, los resultados son inherentemente sesgados hacia uno de los dos posibles eventos.

En el ámbito del machine learning, este concepto se aplica como ejemplo de distribuciones desequilibradas en los datos, donde ciertos resultados o clases tienen mayor probabilidad que otros.

Este modelo sirve como base simple para entender problemas más complejos donde la representación de datos no es uniforme, algo común en tareas como clasificación o predicción.

Se utiliza principalmente para estudiar algoritmos bajo condiciones en las que los datos están inherentemente sesgados, evaluando cómo afectan dichos sesgos al rendimiento.

Por su simplicidad, es ideal como punto de partida para explorar los principios de probabilidad que sustentan la teoría y práctica del aprendizaje automático.