Ir al contenido principal

[GUÍAS][LECTURA] Literatura española imprescindible

 

  1. “El Cantar de Mio Cid”, Anónimo (siglo XI)
  2. “La Celestina”, de Fernando de Rojas (1499)
  3. “El Lazarillo de Tormes”, Anónimo (1554)
  4. “Don Quijote de la Mancha”, de Miguel de Cervantes (1605)
  5. “Episodios Nacionales”, de Benito Pérez Galdós (1873-1912)
  6. “Fortunata y Jacinta”, de Benito Pérez Galdós (1886-1887)
  7. “Soledades”, de Antonio Machado (1903)
  8. “La Regenta”, de Leopoldo Alas «Clarín» (1884-1885)
  9. “Los pazos de Ulloa”, de Emilia Pardo Bazán (1886)
  10. “El camino”, de Miguel Delibes (1950)
  11. “Los Gozos y las Sombras”, de Gonzalo Torrente Ballester (1957-1962)
  12. “Cien años de soledad”, de Gabriel García Márquez (1967)

Comentarios

Entradas populares de este blog

[DATA SCIENCE] [R PROGRAMMING] [DATA VISUALIZATION] Explorando Técnicas de Análisis y Visualización de Datos en R

  Introducción En el análisis de datos, la correcta partición y visualización de los datasets es crucial para obtener conclusiones precisas y valiosas. En este artículo, exploraremos diversas técnicas en R para particionar datasets, crear histogramas, scatterplots, boxplots, y ajustar curvas de regresión y suavizado. 1. Partición de Datasets La partición de datasets es una etapa fundamental en el proceso de machine learning. Permite dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para asegurar que nuestros modelos se entrenen y evalúen adecuadamente. Función para Particionar Datasets # Función para automatizar la partición de datasets partition_data <- function(data, target_column, train_ratio = 0.7, validate_ratio = NULL, seed = 123) {   # Establecer la semilla para reproducibilidad   set.seed(seed)      # Crear partición de entrenamiento   training_ids <- createDataPartition(data[[target_column]], p = train_ratio, list = FA...

[DATA SCIENCE] Guion de formación en matemáticas y R sobre matrices de confusión, diagramas de mosaico, análisis de componentes principales y diagramas ROC.

Guion de Formación en Matemáticas y R Guion de Formación en Matemáticas y R Este guion está diseñado para aprender y consolidar conocimientos sobre matrices de confusión, diagramas de mosaico, análisis de componentes principales (PCA) y diagramas ROC utilizando la plataforma R. 1. Matrices de Confusión Teoría Matemática: Definición: Una matriz de confusión evalúa el rendimiento de un modelo de clasificación. Consiste en una tabla que compara las predicciones del modelo con los valores reales. Componentes: Verdaderos Positivos (TP) Falsos Positivos (FP) Verdaderos Negativos (TN) Falsos Negativos (FN) Métricas derivadas: Precisión: Precision = TP / (TP + FP) Sensibilidad: Recall = TP / (TP + FN) Especificidad: Specificity = TN /...

[Machine Learning][Python][Clasificación] Understanding Support Vector Machines with Python

Support Vector Machines con Python Support Vector Machines con Python Support Vector Machines (SVM) son algoritmos de aprendizaje supervisado muy potentes, a menudo utilizados para problemas de clasificación. Este artículo demuestra cómo utilizar SVM en Python con la biblioteca scikit-learn y proporciona una explicación de la teoría subyacente. 1. Implementación en Python Código en Python: import numpy as np # Biblioteca para trabajar con arreglos y operaciones matemáticas import matplotlib.pyplot as plt # Biblioteca para crear gráficos y visualizaciones from sklearn import datasets # Módulo para cargar y manejar conjuntos de datos estándar from sklearn.model_selection import train_test_split # Función para dividir los datos en entrenamiento y prueba from sklearn.svm import SVC # Clase para implementar Support Vector Machines # 1. Cargar datos # Usaremos el dataset de iris, seleccionando solo dos clases para sim...