Curso: Aprendizaje automático

Dr. Luis Gerardo de la Fraga

Cuatrimestre enero a abril de 2025.

Tarea 4. Clasificación usando máquinas de vectores de soporte
Fecha de entrega miércoles 19.02.2025
1. Usar la base de datos de vino (en el archivo wine.csv) para realizar tres clasificadores entre cada par de clases de esa base de datos. Los datos deben de estar escalados en el intervalo [-1,1].
2. Se deben hacer dos clasificadores por cada par de clases: uno lineal y otro con funciones básicas radiales.
3. Reportar los valores de la exactitud para cada clasificador.

Tarea 3. Análisis de componentes principales.
Fecha de entrega miércoles 5.02.2025
1. Usar los datos de Iris y hacer el clasificador con 4, 3, 2 y 1 características
2. Las características en 3, 2 y 1 dimensiones deben hacerse con el análisis de componente principales.

Tarea 2. Clasificación usando la regresión logística
Fecha de entrega lunes 27.01.2025
1. Usar la base de datos de vino (en el archivo wine.csv) para realizar tres clasificadores entre cada par de clases de esa base de datos.
2. Realizar las tres gráficas del valor de producto punto entre los vectores 'a' y 'x' contra el valor de la sigmoide ajusta en cada clasificador. Dibujar cada punto de un color distinto para cada clase y la gráfica continua de la sigmoide.
3. Reportar los valores de la exactitud para cada clasificador.

Tarea 1. Regresión lineal
Fecha de entrega 16.01.2025
1. Ajustar los mismos datos vistos en clase, tal vez regenerados con otra semilla, a polinomios de grado n = 3, ..., 10.
2. Mostrar una tabla con los valores de los coeficientes obtenidos, las ocho gráficas de los datos contra el modelo y una última tabla de n contra la medida del error RMS y el valor del R^2

Última actualización: 19.02.2025