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Buen d?a, estamos buscando personas que quieran abrir un negocio, o que ya tengan uno y deseen expandirlo a Estados Unidos Texas. Estamos dando asesor?as para llegar a cerca de 50 millones de potenciales clientes en esta regi?n. El evento ser? el 5 y 6 de Octubre 2023 en el hotel Sheraton de la Ciudad de M?xico Gustosa le puedo enviar el PDF del evento sin compromiso para que tenga todoslos

Seguramente ayer por la noche recibi? el correo de invitaci?n, estamos buscando empresas que utilicen agua en sus procesos, pero sobre todo que realicen descargas de Aguas Residuales. No s? si sabe, pero desde el 11 de marzo del a?o pasado se actualiz? NOM-001-SEMARNAT-2021 que sustituye a la NOM-001-SEMARNAT-1996 y ser? obligatoria para todos. Nosotros estamos asesorando empresas y negocios para

Hola a todos, me estoy volviendo loco con la siguiente función: preguntar<- function (matriz_respuestas_interna) {     cat("\n","¿Acertaste la respuesta (NO:0 SI:1)?","\n")         y<-scan(n=1)     matriz_respuestas_interna<-cbind(matriz_respuestas_interna,y) } Resulta que yo he definido la siguiente variable matriz_respuestas<-1 Y querría que al

Buenos d?as. Por me presento, me llamo Jos? Celis y le escribo porque me gustar?a invitarle a usted y su equipo a que consideren participar este 9 y 10 de noviembre en el Congreso de Audit?r?a y Control Interno. Este se llevar? a cabo en el Hotel Sheraton CDMX, sin embargo tambi?n lo transmitiremos en vivo v?a Zoom si se le complica viajar. En este evengo habr? m?s de 10 conferensistas que le

Hola Aaaiiiii, somos dos chicas muy muy calientes. Tenemos muchas ganas de hablar contigo. ¡Llámanos al 90 62 99 416 y déjate sorprender! ¿ Te atreves ? --- >8 ---- List archives: http://www.xiph.org/archives/ icecast project homepage: http://www.icecast.org/ To unsubscribe from this list, send a message to 'icecast-request@xiph.org' containing only the word 'unsubscribe' in

https://bugzilla.netfilter.org/show_bug.cgi?id=1728 Bug ID: 1728 Summary: Regression: iptables lock is now waited for without --wait Product: iptables Version: 1.8.x Hardware: x86_64 OS: All Status: NEW Severity: normal Priority: P5 Component: unknown

No no, eso lo he sacaod, es decir, tengo la matriz de confusión para las OK/NOK, lo que no entiendo es como extraer las conclusiones sobre el modelo, de cara a como afectan las variables. He seguido dos estrategias: 1-Crear arboles de clasificacion con las variables más importantes del random Forest, pero el modelo se empobrece bastante. 2- Sacar los partialPlot, para ver la influencia de cada

>Me gustaría saber si alguien conoce listas de palabras y de raíces >para ser usadas en un proyecto de minería de texto usando el paquete >tm de R. Hola Carlos, Depende de la tarea la mejora en el rendimiento mediante la eliminación de 'palabras vacias' y el uso de radicalización (stemming) o lematización. Vas a reducir el volumen del diccionario y a homogeneizar la muestra,

Gracias por la pronta respuesta, pero tras leer la contestación de la gente, sigo sin entender muy bien la explicación. Le responden lo siguiente: "Each point on the partial dependence plot is the average vote percentage in favor of the "Yes trees" class across all observations, given a fixed level of TRI. It's not a probability of correct classification. It has absolutely

Merece la pena aprender python para Big data con Spark o usando la libreria que acaba de salir para R es suficiente? Qué creeis? [[alternative HTML version deleted]]

Mi matriz de datos inicial estaba muy desbalanceada (5% de la clase minoritaria), por lo que he creado con el algoritmo SMOTE un dataset balanceado con el que he creado el modelo, y luego sobre ese modelo he creado la matriz de confusión con los datos originales. Respecto a lo que me comentas, Carlos, creo que además de todo lo que comentas, que está bien, en micaso es necesario también saber no

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? Buenas tardes, os pido ayuda sobre el siguiente tema. Tengo interes en mostrar informes con Sweave/Latex y para ello genero tablas con xtable. Sin embargo muestra la tabla al completo cuando lo que deseo es agrupar las celdas con el mismo dato para dar claridad a la tabla. La salida de xtable me genera: [image: Imágenes integradas 3] Para dar claridad lo he intentado con latex(tabular())

Hola. Últimamente ha habido en la lista varios hilos sobre análisis de grandes volúmenes de datos con R. Las alternativas que se han mencionado son: - Usar una máquina más potente, vía Amazon Web Services, por ejemplo - Paralelización con openMp - h2o y su paquete para R, - Paquete sparklyr como wrapper de los algoritmos de spark, Y por supuesto, utilizar muestreo o incluso si tenemos

De hecho, dos de los principios de diseño de R son: 1) Todo lo que existe es un objeto. 2) Todo lo que sucede es una llamada a una función. Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com El 15 de marzo de 2017, 14:22, <miguel.angel.rodriguez.muinos en sergas.es> escribió: > Disiento, Javier. > > R sí es un lenguaje orientado a objetos. > > :-) > >

Hola estimados. Les quería plantear un tema que tiene que ver con las plataformas en donde hacemos correr nuestro R. En mi caso, tengo instalado R en mi oficina(Windows) y en mi casa(Linux) y la verdad, después de probar algunas funciones gráficas, claramente R sobre Linux me entrega resultados más satisfactorios, no solo por la rapidez, sino porque también, Linux al parecer, interpreta mejor las

Buenas tardes: Quería lograr el efecto "expansivo" que se consigue con la opción paper="a4" de la función pdf, pero sin volcar en pdf; es decir, yo quiero enviar mi gráfico (luego definiré sus propiedades) a la salida gráfica (RGui) de modo que quede con verticalidad, como en un A4, y luego el usuario final es libre de guardar en pdf o no, con el propio RGui. Ahora voy a

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Hola, tengo que resolver un problema para el que normalmente utilizaría excel, pero me gustaría intentar resolverlo con R. Se trata de lo siguiente: Tengo tres elementos: a, b y c. Dichos elementos están agrupados en siete objetos, producto de todas las combinaciones sin repetición posibles: Objeto 1: a Objeto 2: b Objeto 3: c Objeto 4: a y b Objeto 5: a y c Objeto 6: b y c Objeto 7: a, b y c