bf{X}=\mathbf{x}=\left(x_{1}, \ldots, x_{p}\right)\)</span>. <!-- 
ajustando un modelo, diseñando un algoritmo, entrenando una *machine* o *learner* 

$\mathbf{Y}=\left(  y_{1},\ldots,y_{n}\right)^{\prime}$
vector de observaciones de la variable $Y$
--></p>
<p>En regresión consideraremos como base el siguiente modelo general (podría ser después de una transformación de la respuesta):
<span class="math display" id="eq:modelogeneral">\[\begin{equation}
  Y(\mathbf{X})=m(\mathbf{X})+\varepsilon
  \tag{1.1