https://www.cesguiro.es/ 2026-04-10T14:37:21+00:00 https://www.cesguiro.es/ https://www.cesguiro.es/ttps://www.cesguiro.es/lib/tpl/bootstrap3/images/favicon.ico text/html 2023-11-06T13:09:09+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/estadistica?rev=1699272549&do=diff 04 - Estadística Operaciones básicas Media aritmética ($\overline{X}$) La media aritmética se calcula como el sumatorio de todos los valores dividido por el número de valores. Si queremos hacer la media de la primera fila, podemos usar la función $ \displaystyle [\mu -\sigma , \mu +\sigma] $$ \displaystyle [\mu -2\sigma , \mu +2\sigma] $$ \displaystyle [\mu -3\sigma , \mu +3\sigma] $$ \displaystyle z_{x} = \frac{X - \overline{X}}{S_{x}} $$ \displaystyle z_{x} = \frac{X - \overline{X}}{S_… text/html 2022-09-23T09:05:05+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/introduccion_ia?rev=1663916705&do=diff 01 - Introducción IA La inteligencia artificial (IA) está cada vez más presente en nuestras vidas. Sin embargo, la IA significa cosas diferentes para diferentes personas. Para algunos, la IA se trata de formas de vida artificial que pueden superar la inteligencia humana, mientras que para otros casi cualquier tecnología de procesamiento de datos puede llamarse IA. text/html 2022-10-17T10:35:36+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/pandas?rev=1665995736&do=diff 02 - Pandas Pandas es una librería en cierto sentido similar a NumPy. Pero si NumPy únicamente contiene vectores, matrices, tensores ,etc junto con operaciones matemáticas. Con pandas tenemos mas cosas como nombrar a las columnas con un nombre , incluir un índices o generación de gráficas.$$ valor = \frac {X-min}{max-min} $$$$ valor = \frac {X-media}{desviación} $$ text/html 2022-09-23T09:25:20+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/pandas_apendices?rev=1663917920&do=diff 02 - Pandas: Apendices Tratamiento de datos inválidos * De una columna , obtener la lista de filas que tiene el valor NaN o None. Retorna una array de booleanos. * De una columna , obtener la lista de filas que NO tiene el valor NaN o None text/html 2023-11-06T18:31:18+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/plotnine?rev=1699291878&do=diff 03 - Plotnine Plotnine es una biblioteca de Python para crear gráficos estadísticos. Se basa en la idea de la “gramática de gráficos”, que es un enfoque para crear gráficos que se basa en la combinación de elementos básicos. Plotnine está inspirado en text/html 2023-11-06T13:09:29+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/preparacion_datos?rev=1699272569&do=diff 06 - EDA: Preparación de datos Información de los datos Columnas del dataset Lo primero que hay que hacer es entender los datos con los que vamos a trabajar. Podemos usar varias funciones para mostrar información relevante sobre los datos. text/html 2023-11-06T13:09:17+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/regresion_lineal?rev=1699272557&do=diff 05 - Regresión lineal xy0011033077020200 El objetivo es encontrar la recta que mejor se ajuste a los datos: Ecuación de la recta: y = a + bx * a: constante o término independiente. Indica el valor de corte del eje Y * b: pendiente de la recta. Indica el aumento de Y cuando X aumenta 1 unidad text/html 2023-11-06T13:09:38+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/sml_regresion?rev=1699272578&do=diff 07 - SML: Regresión Datos: Distribución: Entrenar el model: método fit() de la librería sklearn Predicciones: método predict() Predicciones para nuevos valores: Separar entrenamiento y test Separar labels text/html 2024-12-16T19:47:40+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.cesguiro.es/doku.php/clase/ia/saa/1eval/start?rev=1734374860&do=diff 1ª Evaluación * 01 - Introducción IA * 02 - Pandas * 04 - Estadística * 05 - Regresión lineal * 06 - EDA: Preparación de datos * 07 - SML: Regresión