Descripción: La estimación de densidad de probabilidad es una técnica estadística utilizada para inferir la distribución de probabilidad de una variable aleatoria a partir de un conjunto de datos. A diferencia de los métodos de aprendizaje supervisado, que requieren etiquetas o categorías predefinidas, la estimación de densidad de probabilidad se enmarca dentro del aprendizaje no supervisado, donde el objetivo es descubrir patrones y estructuras subyacentes en los datos sin información previa. Esta técnica permite modelar la forma en que los datos se distribuyen en el espacio, proporcionando una representación continua de la probabilidad. Existen varios métodos para llevar a cabo esta estimación, incluyendo histogramas, métodos de kernel y modelos paramétricos como la distribución normal. La estimación de densidad de probabilidad es fundamental en diversas áreas, ya que permite realizar inferencias sobre la población a partir de muestras, identificar anomalías y facilitar la toma de decisiones basadas en la probabilidad de eventos futuros. Su capacidad para ofrecer una visión más completa de la distribución de los datos la convierte en una herramienta valiosa en el análisis exploratorio y en la modelización estadística.
