Publications by Rubén Pizarro Gurrola
Caso 20. Distribución Normal Estándar
1 Objetivo Transformar distribución normal a normal estándar y calcular probabilidades. 2 Fundamento teórico La distribución normal estándar o distribución normal tipificada es una distribución normal singular cuya denominación es media igual a cero y desviación igual a 1. \(\mu = 0 ; \sigma = 1\). Se necesita una variable, Z que repre...
6444 sym R (7865 sym/49 pcs) 12 img
Caso 19. Distribución Normal
1 Objetivo Identificar en una distribución normal, los valores de la curva o los valores de la función de densidad, graficar el área bajo la curva y calcular probabilidades. 2 Descripción Realizar distribuciones de probabilidad conforme a la distribución de probabilidad normal a partir de valores iniciales de los ejercicios identificando y ...
10385 sym R (18161 sym/113 pcs) 30 img 4 tbl
Modelo KNN con datos de tumores benignos y malignos
Objetivo Construir y evaluar un modelo KNN para predecir si una persona tiene un tumor BENIGNO O MALIGNO. Descripción Cargar librerías, datos y hacer lo necesario aplicando función knn de la llibrería class y la función train.knn de la librería kknn. Desarrollo Cargar librerías library(readr) # Leer datos library(kknn) # KNN modelo l...
2695 sym R (6495 sym/20 pcs) 4 tbl
KNN con DATOS DE felicidad
Objetivo Construir y evaluar un modelo KNN para predecir si una persona es FELIZ O NO FELIZ Descripción Cargar librerías, datos y hacer lo necesario Desarrollo Cargar librerías library(class) # Funciones para clasificación library(caret) # Funciones para Clasificación y Regresión library(mlbench) # Funciones para Machine Learning libr...
1690 sym R (5621 sym/30 pcs) 4 tbl
KNN con datos de frutas
Objetivo Construir modelos de aprendizaje supervisados para resolver tareas de clasificación mediante el algoritmo de vecinos más cercanos con distintos conjuntos de datos. Descripción Inicialmente se cagan las librerías necesarias para ejecutar funciones relacionadas con el algoritmo supervisado de vecinos mas cercanos. Se cargan los datos...
8139 sym R (2998 sym/20 pcs) 3 img 5 tbl
Caso 18. Distribuciones de Poisson
1 Objetivo Identificar los valores de la función de probabilidad bajo la fórmula de distribución de Poisson. 2 Descripción Realizar distribuciones de probabilidad conforme a la distribución de probabilidad de Poisson a partir del valor medio dado en ejercicios. Se generan las tablas de probabilidad conforme a distribución Poisson, se ident...
8818 sym R (6715 sym/52 pcs) 8 img
Caso 22. Diagramas de dispersión
Objetivo Construir diagramas de dispersión de dos variables Marco teórico La dispersión de datos significa un diagrama que identifica como el grado de distanciamiento de un conjunto de valores respecto a su valor medio. A partir de dicho concepto se puede establecer dispersión de medidas tales como rango, varianza, desviación; ahora en esto...
2150 sym R (10680 sym/13 pcs) 4 img
Caso 6. Predicciones de daños Corazón con Algoritmos Supervisados basados en tareas de Clasificación: Arbol de Clasificación
Objetivo Implementar el modelo de árbol de clasificación con datos relacionados a una condición de salud de las personas para predecir anomalías de corazón y evaluar la exactitud del modelo mediante la matriz de confusión. Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Intel...
6995 sym R (18107 sym/26 pcs) 3 img 4 tbl
Caso 16 Distribución Binomial
1 Objetivo Encontrar probabilidades de acuerdo a la distribución binomial. 2 Descripción Se identifican ejercicios casos de la literatura de distribuciones de probabilidad binomial y se realizan cálculos de probabilidades, se determinan el valor esperado y se calcula la varianza y la desviación. Los ejercicios que se presenta utilizan funcio...
16656 sym R (13751 sym/132 pcs) 9 img
Predecir clasificaciones de daños Corazon con algoritmos Supervisados
Objetivo Realizar predicciones con modelos basados en algoritmos de clasificación evaluando la exactitud de cada modelo. Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Machine-Learning-con-R/main/datos/heart_2020_cleaned.csv Se buscan datos de entrenamiento y validación al 80% y 20% cada...
1757 sym R (12078 sym/16 pcs) 1 tbl