Examen Final INF 354 PDF

 

Examen Final INF 354  354  

Nombre completo: …………………………………………………………………………………….  …………………………………………………………………………………….  C.I.:………………………………………………………………………………………………………   1. Dado un el conjunto breast cáncer y CPU en weka (formato arff), transforme la misma a formato CSV y la lectura desde python . Obtenga la media, moda y desviación estándar por columna, fila y todo (sin/con numpy)  numpy)   2. ¿Cuál sería el análisis de datos a aplicarse? (realice todas sus fases, aplique al final una red neuronal)  neuronal)  3. Del archivo del problema 1 realice un árbol de decisión mediante PYTHON.  PYTHON.  4. Con el uso de KANREN ejemplifique su familia.  familia.   5. Use dataset, generándose un algoritmo genético con el uso de DEAP.   6. Suponiendo que no se tiene la etiqueta o clases, aplique el algoritmo de clasificación.

 

2o Parcial ETN 1010  1010 

Nombre completo: …………………………………………………………………………………….  …………………………………………………………………………………….  C.I.:………………………………………………………………………………………………………   1. Dada una palabra escrita en una entrada de texto bajo ventanas, debería buscar en una base de datos todas las posibles coincidencias. Empleo los ejemplos de agentes inteligentes. 2. Dado el siguiente grafo: Monoblock Ingeniería Derecho Cota cota Monoblock 0

10

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Ingeniería

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Derecho

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4

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Cota Cota

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Definir el archivo CSV, obtener el mejor recorrido usando algoritmos genéticos, utilizando:   DEAP   Sin ningún uso de librerías 3. Dado la función y=x2+x, en excel realice al menos tres generaciones del funcionamiento del algoritmo genético, programe la misma sin librerías. 4. De su proyecto utilice al menos unos 200 registros categorizados por una clase. Obtenga una red neuronal con la librería scikit-learn. Opcional son Keras. Nota. Realice todas las operaciones para un adecuado resultado. 5. Obtenga los datos del clima de cualquier país o ciudad, divida la misma en grupos definiendo usted el tipo de distancia que manejara.  

 

Examen Final ETN 1010  1010 

Nombre completo: …………………………………………………………………………………….  …………………………………………………………………………………….  C.I.:………………………………………………………………………………………………………   Obtenga un dataset (Kaagle o UCI) que tenga al menos 200 registros, aplique a la misma todas las etapas de análisis aprendidas y justifique el uso de al menos 2 algoritmos.