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Aprendizaje Supervisado con DauroLab
 

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Presentacion Notbarralibrecamp

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    Aprendizaje Supervisado con DauroLab Aprendizaje Supervisado con DauroLab Presentation Transcript

    • Aprendizaje Supervisado con DauroLab Alfonso E. Romero, Universidad de Granada [email_address] - http://decsai.ugr.es/~aeromero NotBarraLibreCamp, 10 de junio de 2010, ETSIIT Granada
    • I. “Brevísima” intro
    • Aprendizaje Supervisado con DauroLab 1 2 3
    • “ Aprendizaje” RAE: 1. tr. Adquirir el conocimiento de algo por medio del estudio o de la experiencia. En Informática : ajusto parámetros de Un programa (o aprendo el programa!) Para que haga una labor predeterminada 1
    • “ supervisado” Aprendizaje a partir de ejemplos etiquetados : (“punto” en el espacio de entrada , salida ) El resultado del algoritmo => modelo que Permite predecir una salida a partir de un “punto” nuevo en el espacio de entrada 2
    • “ supervisado” Un ejemplo: regresión lineal Espacio de entrada : coordenada x ( real ) Espacio de salida : coordenada y ( real ) Regresión -> salida contínua Clasificación -> salida discreta 2
    • “ supervisado” Es decir... ? 3.32 4.24 -1.20 4.51 ... 4.18 -1.82 3.56 -1.29 ... 1.28 -5.18 2.38 4.54 ... 0 1 0 2 aprendizaje 4.91 -2.19 19.10 3.57 ... “ clasificación” 0 1 f
    • DauroLab - Software de aprendizaje de clasificadores - En Java (no es Python, lo siento) - Libre (GPL 3) - Hecho en la UGR (por mí :P) http://sourceforge.net/projects/daurolab http://daurolab.blogspot.com 3
    • II. “Al lío”
    • Descargad el zip: http://decsai.ugr.es/~aeromero/daurolab/taller.zip y descomprimid dentro de un directorio. - Corpus Spamassasin http://spamassassin.apache.org/publiccorpus/ - archivos .col -> documentos (partición de training y test) - archivos .classfile -> asignación de categoría a cada documento (0 ham , 1 spam ). - Las instrucciones en taller.txt Un microtaller
    • Para saber más: - Clasificación de texto -> Libro de Manning: http://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html (capítulos 13,14,15), gratis en la red. - Machine learning -> Libro de Hastie et al. http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ Gratis en la red.
    • ¡FIN!