Publications by Carlos Sedas A01552300
Actividad 4.2 Integración de Módulo
Actividad 4.2 Actividad Shiny App ß Análisis de Sentimientos Análisis de sentimientos Shiny App Actividad Redes Neuronales Redes Neuronales Actividad Series de Tiempo Series de tiempo...
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Actividad 4.2 Integradora
Actividad 4.2 Actividad Shiny App ß Análisis de Sentimientos Análisis de sentimientos Shiny App Actividad Redes Neuronales Redes Neuronales Actividad Series de Tiempo Series de tiempo...
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Actividad 4.1 Integradora
Actividad 4.1 Actividad Regresión Lineal Bicis y Precio de Casas Actividad Árbol de decisión Titanic y Cáncer de mama Actividad Análisis de clusters IKEA Actividad Shiny App Nombre Completo Precio Casas Actividad Caso Integrador Gastos Médicos Gastos Médicos Shiny App...
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Actividad Integradora 4.2
Actividad 4.2 Actividad Shiny App ß Análisis de Sentimientos Análisis de sentimientos Shiny App Actividad Redes Neuronales Redes Neuronales Actividad Series de Tiempo Series de tiempo...
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Actividad 4.8
Series de Tiempo 0. Concepto Una serie de tiempo es una colección de observaciones sobre un determinado fenómeno efectuadas en momentos de tiempo sucesivos, usualmenteequiespaciados. Ejemplos de series de tiempo: 1. Precio de acciones. 2. Niveles de inventario. 3. Rotación de personal. 4. Ventas. 1. Insertar paquetes y llamar librerías...
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Actividad 4.5
Análisis de Sentimientos El análisis de sentimiento, o minería de opinión, es utilizado para extraer de forma automática información sobre la connotación positiva o negativa del lenguaje de un documento. El análisis mostrará el resultado en 8 emociones básicas y 2 sentimientos. Emociones Básicas 1. Alegría (joy) 2. Tristeza (sadne...
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Actividad 4.6: Redes Neuronales
Redes Neuronales ¿Qué es? Una red Neuronal Artificail (ANN) modela la relación entre un conjunto de entradas y una salida, resolviendo un problema de aprendizaje. Un ejempo de aplicación de Redes Neuronales es la recomendación de contenido de Netflix. 1.La recomendación de contenido de Netflix. 2.El Feed de TikTok,o instagram. 1. Instal...
642 sym R (3796 sym/20 pcs) 3 img
Actividad 4.1: K Vecinos mas cercanos
Teoría # 1. Crear base de datos df <- data.frame(x=c(2,2,8,5,7,6,1,4), y=c(10,5,4,8,5,4,2,9)) # 2. Determinar el número de grupos grupos <- 3 # 3. Realizar clasificación segmentos <- kmeans(df,grupos) segmentos ## K-means clustering with 3 clusters of sizes 3, 2, 3 ## ## Cluster means: ## x y ## 1 7...
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Actividad 4.2: Árbol de Decisión
Titanic 1. Importar #file.choose() titanic <- read.csv("C:/Users/Admin/OneDrive/Documentos/TEC/Curso Actual/Materia/R/Ejercicios/titanic.csv") 2. Enteder summary(titanic) ## pclass survived name sex ## Min. :1.000 Min. :0.000 Length:1310 Length:1310 ## 1st Qu.:2.000 1st Qu...
4054 sym Python (9916 sym/24 pcs) 5 img
Actividad 4.3: Regresión Lineal
Renta de Bicis 1. Importar la base de datos df <- read.csv("C:/Users/Admin/OneDrive/Documentos/TEC/Curso Actual/Materia/R/Ejercicios/rentadebicis.csv") 2. Entender la base de datos summary(df) ## hora dia mes año ## Min. : 0.00 Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. :2011 ## 1st Qu.: 6...
5148 sym Python (11461 sym/31 pcs) 3 img