similar to: Deep learning y redes neuronales

Estimados Les consulto por redes neuronales, hay diversos artículos como los siguientes (el último tienen un error actualmente). Pero mi pregunta va un poco por otro lado. http://www.r-bloggers.com/build-your-own-neural-network-classifier-in-r/ http://www.r-bloggers.com/classification-using-neural-net-in-r/ Básicamente se puede calcular un valor, por ejemplo doblar 2,4 grados a la derecha, luego 1

Hola, Esta es una forma de hacerlo... Mira que lo primero que he modificado es el fichero "x.csv" para sustituir los espacios en los nombres por "_". Y también he quitado los acentos y las eñes... He utilizado el paquete RNNS y la función "mlp()" para ajustar la red. #------------------------------------------- > x <- read.csv("x.csv",

Saludos a todos y todas estoy comandando a estudiar vision por computador con opencv y python, que paquete recomendarian para empezar a experimentar esta area con R. Saludos cordiales [[alternative HTML version deleted]]

Hola, Por si os interesa asistir y podéis asistir: http://madrid.r-es.org/35-jueves-12-de-mayo-2016/ Gracias, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]]

Un offtopic para empezar el fin de semana. Acabo de entrar en kaggle, hacia tiempo que no lo hacia, y veo con 'estupor' que practicamente la gente trabaja con python. Es cierto que la mayor parte de competiciones son usadas con redes neuronales, donde python si tiene ventaja frente a R, pero me da miedo ver como python para temas de machine learning parece estar ganando la partida...

Hola buenos días, me presento, me llamo Miguel y 'soy de' y 'vivo en' Galicia. Soy profesor de secundaria (Bachillerato Adultos) y llevo 15 días estudiando R a un buen ritmo, pero todavía me faltan miles de cosas. He visto que R facilita, no solo el análisis de datos y que posee una potencia en cálculos estadísticos a cualquier nivel, sino gran caudal de recursos para Data Mining,

En relación con lo que comenta Carlos, por ejemplo para el caso de las Variaciones sin Repetición, puede ser instructivoenseñar como se construye como por ejemplo: VsinR <- function(m, n){ return (factorial(m)/factorial(m-n))} VsinR(9,3) ------------------------- Creo que con la función factorial que viene por defecto en R puedes construir siguiendo este modelo rápidadmentecasi cualquier

Hola Miguel, Sí se pueden obtener las variaciones con y sin repetición en R. Eso sí están un poco escondidas... Se pueden calcular de esta forma: #---------------------- > #Cargar el paquete gtools > library(gtools) > #Definir el conjunto sobre el que se hará el cálculo > x <- c('rojo', 'azul', 'verde') > #Utilizar la función "permutations()"

Estimados, tengo una consulta acerca de gráficas con xyplot. Tengo una base de datos con dos perfiles de concentracion por sujeto, ya que a cada sujeto se le administraron dos formulaciones. Con la función xyplot he podido graficar cada perfil separando sujetos y formulaciones: pl <- xyplot (DV~TIME | factor(ID)+factor(FORM), data=tab, type = 'l',

Sí, también... Para las permutaciones, n=r. Y con el parámetro "repeats.allowed" controlas si son con o sin repetción: #---------------------- > #Permutaciones *con repetición* > permutations(n=3, r=3, v=x, repeats.allowed=TRUE) [,1] [,2] [,3] [1,] "azul" "azul" "azul" [2,] "azul" "azul" "rojo" [3,]

Hola Eduardo, muchas gracia por tu consejo. Estoy dirigiendo una tesis y mi doctorando está acostumbrado a Matlab y además disponemos de licencia en la Universidad. Una cosa que se me había olvidado comentar es que algunas veces tendré entrenando redes neuronales que pueden tardar varios días. saludos, Fernando De:Eduardo Bieñkowski [mailto:edukoski en gmail.com] Enviado el: jueves, 05 de

Hola amigos, muchas gracias por vuestra ayuda. Entonces veo que mi sorpresa era legítima. Por todos vuestros mails la conclusión es que: - En el módulo base de R no incluye combinatoria elemental, ni siquiera el número combinatorio Cm,n hay que cargar el paquete *combinat* - Y para las variaciones con repetición el paquete* gtools* - Y aún así no tenemos ni las combinaciones ni las

Hola: Estoy intentando dibujar una espiral a la que le quería colocar unas marcas equidistantes. Estoy utilizando: T = seq(0, 20*pi, length.out=1000) X = T * cos(T) Y = T * sin(T) plot(X, Y) que dibuja puntos siguiendo una espiral. Como podría convertirlo en una espiral continua con marcas equidistantes? He buscado en r-cran, y no he encontrado nada. Muchas gracias y saludos!! Griera

Ya me extrañaba a mi! Mañana a primera hora miro todo lo que me comentas. Ahora estoy con ecuaciones no lineales y ya veo que hay que cargar librerias Muchas gracias. Un saludo El 23 de marzo de 2015, 0:08, Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es> escribió: > Hola, > > Por precisar un par de detalles: > > > - Con el paquete gtools se pueden generar: > - las

On 9 Sep 2007 at 23:11, Daniel Aleksandersen wrote: > To me, Vorbis comments are insufficient. Ask anyone playing in an ensamble > if they would like recognition. Ask the record label holding the rights to > a song. Ask the music geek that wants his music collection sorted by > something other than artist, album, or release year. They would all prefer > this to Vorbis comments.

Hola Jorge, gracias por ayudarme antes de empezar. Ayer me fui a cama con tan solo escribir el título "Ecuaciones no lineales" Básicamente lo que voy a buscar es lo clásico, es decir, resolver cualquier ecuación no lineal, ya sea polinómica o trascendente, con una o varias incógnitas. Ejemplo típico: x^2 + y^2 = 1 y = sin x Si me van surgiendo dudas, aquí estaré, no lo dudéis. Por

Hi Daniel,, > I really have to ask you: Have you even tried to describe media using the > excising solutions? I don't mean adding subtitles and editing stuff. I mean > really say what a Ogg file contins. There is no working wheels for this. > Vorbis comments--used in FLAC too--can describe content with a very limited > field names (and badly enforced standards). I have and I

Buenas tardes, Estoy probando a leer archivos netcdf (como raster stack) y crear animaciones de datos de modelos climáticos y estaba utilizando para generar las imágenes spplot(). Estás imágenes tienes superpuestas varias capas de imagenes, el mdt de base, nubosidad, precipitación y nieve. Mi pregunta es la siguiente,¿es posible visualizar la leyenda de cada una de las capas? Actualmente solo

Hola, ¿qué tal? Yo suelo utilizar los gráficos básicos de R para hacer gráficos rápidos y, digámoslo así, para uso personal. Sin embargo, para crear gráficos para terceros con un poco más de "calidad" me decanto por ggplot2 (y sé que muchos otros usan lattice con el mismo fin e idénticos resultados). Un recurso fundamental (para mí) de ggplot2 (y lattice) es el de las

Necesitaría ayuda con una cuestión. Pongamos por ejemplo estos valores aleatorios para generar un RasterBrick s de 3 capas. library(raster) r <- raster(ncol=10, nrow=10) r[]=1:ncell(r) s <- brick(r,r,r) s <- s * 1:3 Habría alguna forma sin hacer un bucle for, que me devolviese un vector con los valores medios de cada una de las 3 capas. mean_s<-NULL for (i in 1:3) {