similar to: Busy Lamp Field

Hello, I configured both asterisk and grandstream 2000 accourding to howtos on the web.. And everything seems working fin. But if i reload asterisk grandstream stops working with BLF. I need to restart the phone to enable BLF again. Any clues??

Hi, Previously i was using asterisk 1.4 with freepbx installation. To try the 1.6 version i installd anc configured everything.. Just one thing didnt work so far.. I am using grandstream 2000 and it has a line busy indicator for chef secretary phones. But now, this feature does not work. I can see the line is online..with a green steady light.. But when the line is busy or DND, it wont change to

Hi all A quick question about busy lamps I have lamps working 'sort-of' on my GXP2000 lamps flash with ringing and go solid red when call gets answered but stay green when a call is made from the extension. Setup is Ext 200, 201, 202, each monitor the other two when 200 calls 202 - the BLF on 200 and 201 flash red - when 202 answers both 200 and 201 show BLF for 200 as red but

Recientemente me intalaron la plataforma Platform: i686-pc-linux-gnu (32-bit). He intentado instalar el paquete dplR tanto desde el cran como desde un archivo y me da el siguiente error: ERROR: dependency ?XML? is not available for package ?dplR? Esto se debe a la versión de Linux que tengo instalada? gracias -- Ana Marina Srur Departamento de Dendrocronología e Historia Ambiental

Bueno, creo que no contesté tu pregunta. Con training <- data[-i, ] crea una df llamada training, sin la muestra i, que después utiliza para entrenar el algoritmo. Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Estimado Manuel Mendoza > > Con sus datos y a modo de curiosidad, ¿que pasa en training <- data[-i, ]? > > Javier Rubén Marcuzzi >

Gracias Jorge. No entiendo bien; la variable objetivo es ya factor. El árbol me la predice bien, como factor, también. Es al ir construyendo el vector que lo anota con un nº, según de cuál de las 4 categorías se trate. Quoting Jorge I Velez <jorgeivanvelez en gmail.com>: > Estimado Manuel, > > Debes definir ecsta como factor usando, por ejemplo, > > factor(ecsta,

Hola, tengo un script para usar la función POSIXct y lo corro en otras computadoras con otras versiones de R y no tengo problemas ahora cuando lo corro en mi maquina donde tengo la versión 3.1.3 no me da ningun error pero genera una nueva columna con NA puede ser sólo problema de la versión de R? gracias ana -- Ana Marina Srur Departamento de Dendrocronología e Historia Ambiental

Gracias Carlos. No uso caret, pero lo miraré. Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>: > Hola, > > Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines "oob" > como criterio de randomización, puedes luego recuperar del objeto del > modelo, las predicciones individuales... > > Saludos, > Carlos Ortega >

Gracias Javier, pero creo que si no consigo que me lo haga todo de una vez con un loop, me merece más la pena hacerlo como hasta ahora, una a una. Manuel Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Estimado Manuel Mendoza > > No sería lo ideal, pero de pronto podría ir guardando en json, que es una > forma no estructurada, luego toma los datos

Hola de nuevo. Se me olvidaba la principal razón para utilizar gbm.step del paquete dismo. Como sabéis, los boosted si sobreajustan (a diferencia de los random forest o cualquier otro bootstrap) pero gbm.step hace validación cruzada para determinar el nº óptimo de árboles y evitarlo. Es fundamental. La opción que me queda, Carlos, es hacerlo con gbm, pero muchas veces, y usar el

Gracias Carlos J., sale bien, pero me transforma las 6 categorías en números del 1 al 6 ¿sabes cómo evitarlo? Quoting "Carlos J. Gil Bellosta" <cgb en datanalytics.com>: > apply(data, 1, function(x) which.max(table(x))) > > El sáb., 14 abr. 2018 a las 19:54, Manuel Mendoza (<mmendoza en mncn.csic.es>) > escribió: > >> >> Buenas tardes de

Bien, Carlos, lo de ir metiendo las dfs en una lista parece buena idea, y después puedo fusionarlas con un cbind, tal y como hago ahora mismo, después de crear cada una de ellas independientemente. Son 9 dfs, y obtener cada una de ellas toma bastante tiempo de computación. Lo que quiero es que me haga las 9 en un loop. El problema es que si no les pone nombres distintos a las variables,

Buenas tardes a todos. El paquete randomForest tiene la función treesize, que es el nº de nodos. Me dan valores realmente elevados (en torno a 1000), y eso me parece extraño. ¿sabéis si es así? Gracias, Manuel -- Dr Manuel Mendoza Department of Biogeography and Global Change National Museum of Natural History (MNCN) Spanish Scientific Council (CSIC) C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID Spain

Gracias Carlos, mi idea es construir un cono, un cilindro u otros cuerpos geométrico y luego graficarlos. Alguna idea de como empezar? Muchas gracias como siempre El lun., 19 de feb. de 2018 15:06, <r-help-es-request en r-project.org> escribió: > Envíe los mensajes para la lista R-help-es a > r-help-es en r-project.org > > Para subscribirse o anular su subscripción a

Gracias Carlos. Hasta donde yo entiendo si las hay: El argumento family puede ser: "gaussian" (for minimizing squared error); por lo que tiene que ser numérica "bernoulli" (logistic regression for 0-1 out-comes); binaria por narices "poisson" (count outcomes; requires the response to be a positive integer); numérica también, pues. La única podría ser

Pues no lo sé. Es algo del código de RandomForest, supongo. Quoting Jesús Para Fernández <j.para.fernandez en hotmail.com>: > U es un dataframe? > > Obtener Outlook para Android<https://aka.ms/ghei36> > > ________________________________ > From: R-help-es <r-help-es-bounces en r-project.org> on behalf of > Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>

Funciona, me crea una matriz en cada iteración, con un nombre que incluye el nº de la iteración. Me surge ahora el problema de que, dentro del mismo bucle la quiero convertir en df y ponerle nombre a las columnas, y como el nombre de la matriz es distinto cada vez, no sé cómo hacerlo. Supongo que se hará todo al crearla, pero no sé cómo. Un problema adicional es que las variables

Buenas. El Paquete pdp es muy fácil de usar, pero cuando se lo aplico a mis datos me da: Error in eval(stats::getCall(object)$data) : object 'x.data' not found. Os copio abajo un ejemplo de aplicación a un RF. El mio es de un boosted regression trees (paquete gbm). No sé si esa puede ser la razón del error. En el paquete pdp no especifica que sea solo para RF, aunque en los

¿cómo puedo cambiar mi email para esta lista de correo? -- Dr Manuel Mendoza Department of Biogeography and Global Change National Museum of Natural Science (MNCN) Spanish Scientific Council (CSIC) C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID Spain

Buenas, una vez más. Utilizo: data <- subset(data,data$Key %in% data2$Key) para quedarme con los casos de data que están también en data2, de acuerdo a la variable Key. ¿Cómo sería si quiero que sean los que coinciden en Key1 y Key2? Pense hacer un collapse con Key1 y key2, tanto en data como data2, y usarlo como uso key en el ejemplo de arriba, pero debe haber una forma más