inteligencia_artificial:datasets
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| inteligencia_artificial:datasets [2023/06/28 16:26] – [Cómo aumentar los datos de entrenamiento] alberto | inteligencia_artificial:datasets [2023/09/05 15:58] (actual) – [Irises] alberto | ||
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| Dataset de la flor de Iris, un dataset clásico desarrollado por R. A. Fisher en 1936 en su //paper// "The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems" | Dataset de la flor de Iris, un dataset clásico desarrollado por R. A. Fisher en 1936 en su //paper// "The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems" | ||
| - | Es un dataset pequeño, con 3 clases, 50 muestras de datos por cada clase, y 4 atributos: anchura del sépalo, longitud del sépalo, anchura del pétalo y longitud del pétalo, | + | Es un dataset pequeño, con 3 clases, 50 muestras de datos por cada clase, y 4 atributos: anchura del sépalo, longitud del sépalo, anchura del pétalo y longitud del pétalo, |
| Se puede descargar del [[https:// | Se puede descargar del [[https:// | ||
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| En nuestro caso, la vamos a usar para otro fin: Aumentar el número de datos disponible. Para ello, localizaremos los atributos que no influyen prácticamente nada en las componentes principales y les añadiremos un ruido gausiano prácticamente despreciable, | En nuestro caso, la vamos a usar para otro fin: Aumentar el número de datos disponible. Para ello, localizaremos los atributos que no influyen prácticamente nada en las componentes principales y les añadiremos un ruido gausiano prácticamente despreciable, | ||
| - | Con esta técnica aumentaremos los datos del [[https:// | + | Con esta técnica aumentaremos los datos del [[https:// |
inteligencia_artificial/datasets.1687962362.txt.gz · Última modificación: por alberto