Debe ejecutar un modelo de predicción del precio de la vivienda en una única VM con recursos limitados. ¿Qué algoritmo de aprendizaje es el más apropiado?

La regresión lineal es el algoritmo más apropiado porque es un modelo simple y computacionalmente eficiente, ideal para entornos con recursos limitados como una única VM. Es efectivo para problemas de predicción de valores continuos, como el precio de la vivienda. La clasificación logística no es adecuada porque se utiliza para problemas de clasificación (predecir categorías discretas), no para predecir valores continuos. Las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales de avance (Feedforward) son modelos más complejos que requieren significativamente más recursos computacionales y datos para entrenar eficazmente, lo que las hace menos adecuadas para una VM con recursos limitados en un problema de regresión simple.