Solo para Entendidos

Las regresiones lineales multivariables, consisten en una variable dependiente y varias independientes. Por ejemplo: En este caso, x1, x2, x3, representan valores numéricos de la tabla pero D4 es una representación de la columna State que es Categórico. Para procesarlo, se genera una columna New York Dummy booleana que guarda …

Tipos de variables boolean, int, floats, complex, strings, tuples y lists type(expression) devuelve el tipo de variable, type(True):bool  –  True con mayúculas. Casting  float(2):2.0   int(1.1):1    int(‘1’):1    int(‘A’) Error    str(1):”1”    str(4.5):’4.5’    int(True):1  bool(0): False 25 // 6 –> 4 Integer division Strings Son objetos que tienen sus métodos propios. Name = …

NetLogo tiene 3 tipos de objetos relevantes, patches (cuadrícula del fondo), turtles (objetos moviles) y links (relaciones entre turtles. Los patches y turtles tienen sus propiedades como coordenadas, color, shape, etc. Se pueden generar subset predeterminados con turtles-here (las que están sobre un patch determinado) o in-link-neighbors (los que están …

El ser humano ha tratado de recrear el funcionamiento del cerebro y proceso de aprendizaje mediante modelos computacionales llamados redes neuronales. Las neuronas son células nerviosas interconectadas entre sí que intercambian estímulos y, si la suma de estímulos que reciben rompen cierto umbral, “dispara” hacia otra neurona en forma de …

Si pensamos en separar estos dos grupos, vemos como la línea que mejor lo hace a la que logra el camino más ancho entre ellos. Es decir, el margen más grande logrado por el hiperplano (línea en rojo) según los support vectors. Para maximizar el margen, estudiaremos el problema como …

Los cuaterniones fueron descubiertos por William Rowan Hamilton en 1843 que buscaba cómo extender los números complejos (puntos en el plano real imaginario 2D) a un mayor de dimensiones. No logró resultados para 3D, pero sí para 4D resultando los cuaterniones. Según dice la historia, Hamilton tuvo una epifanía, paseando …

Se deben hacer dos archivos, uno con la imagen y otro con el mapa de profundidad que no es otra cosa que una imagen con tonalidades de grises donde lo blanco está cerca y lo negro, lejos. Se debe enmascarar entonces los objetos según su distancia y así crear el …

Los árboles de decisión intentan ofrecer una manera simple de catalogar donde a través de la menor cantidad de preguntas posibles, identificar un ítem con una clase determinada. Idealmente los atributos que conforman los nodos del árbol, deben generar partes “puras” donde dividan completamente las clases. Por ejemplo pensemos en …

Random Forest es un algoritmo flexible de machine learning  que genera grandes resultados aún sin tunear los hyper-parameter. Es uno de los más usados y sirve tanto para clasificar como para regresiones. Random Forest es un algoritmo de aprendizaje supervisado, es decir, que aprende en función de datos anteriores de …

Primera selección con select->color range. Seteos: Fuzziness alrededor de 10, selection Preview en none,  y con el gotero marcar una gama extrema del color del cielo, después con el gotero+ ir aumentando la selección marcando otros shades del colo del cielo que no quedaron dentro de la selección anterior. Cambiar …