Práctico 7
Práctico 7
Objetivos
- Aplicar k-vecinos más cercanos para clasificar entre las 10 categorías de dígitos.
- Optimizar el parámetro k utilizando la biblioteca scikit-learn.
- Implementar un clasificador que utilice densidades de probabilidad estimadas mediante ventanas de Parzen.
- Analizar cómo influye el núcleo utilizado en la estimación de las densidaes.
- Implementar el algoritmo de clustering k-means.
- Realizar agrupamiento de datos utilizando Expectation Maximization para encontrar los parámetros de una mezcla de gaussianas.
Instalación:
Descargar
el .zip correpondiente al práctico 7 y descomprimirlo. Luego abrir una
terminal (o Anaconda Prompt en Windows) y moverse a la carpeta práctico 7. Allí ejecutar jupyter notebook.
cd /camino/a/practico7
jupyter notebook
Se abrirá un explorador en donde se podrá elegir el notebook correspondiente a este práctico.
Última modificación: miércoles, 8 de noviembre de 2023, 00:46