Asiganacion 2
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Un paradigma de programación viene a innovar la forma de obtener resultados mediante objetos que manipulan datos de entrada para obtener datos de salida específicos. Cada objeto ofrece una funcionalidad especial. Las características básicas de la programación orientada a objetos son el encapsulamiento, polimorfismo y herencia.
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Keel
KEEL es una herramienta de software de código abierto para la minería de datos que permite la preparación y evaluación de algoritmos de minería de datos. Ofrece módulos para el tratamiento de datos, diseño de experimentos, educación, y el análisis de datos desequilibrados, semi-supervisados y de múltiples instancias. Contiene cientos de algoritmos y métodos avanzados para tareas como clasificación, regresión, y aprendizaje no supervisado.
Programacion orientada a objetos
El documento resume los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos. Explica que una clase es un modelo que se usa para crear objetos, los cuales consisten en datos y comportamientos. Un método es una subrutina definida en una clase. También describe diferentes diagramas usados en POO, incluyendo diagramas de clases, objetos, casos de uso y secuencia.
Clasificación Automática de Documentos
Este documento presenta un estudio comparativo de los algoritmos de clustering K-means y EM para la clasificación de documentos utilizando la colección 20 NewsGroups. Describe la metodología empleada, incluyendo la representación vectorial de los documentos, la selección de los algoritmos K-means, EM y Cobweb, y el preprocesamiento de los datos antes de la clasificación. El documento también revisa trabajos relacionados y concluye comparando los resultados de aplicar los diferentes métodos de clustering mencionados al conjunto de datos.
Teoria de sistema
Este documento describe diferentes tipos de modelos, incluyendo modelos cibernéticos, matemáticos, deterministas y probabilísticos. Un modelo cibernético es una guía para identificar y clasificar elementos de un sistema y su funcionamiento. Un modelo matemático permite simulaciones y cambiar parámetros. Un modelo determinista siempre produce los mismos resultados con las mismas entradas. Un modelo probabilístico usa probabilidad e incluye suposiciones sobre datos de una población más grande.
Paso 3 analisis_final_estudio_caso_alirio_pinzon
Este documento presenta un diagnóstico inicial de un estudio de caso que propone utilizar tres modelos probabilísticos. El primero es una cadena de Markov para pronosticar el comportamiento futuro de ciertas variables. El segundo es un modelo de línea de espera (M/G/C-FCFS) para analizar el comportamiento de líneas de espera cuando los clientes demandan servicio. Y el tercero es un modelo de programación no lineal estocástico para abordar problemas donde la función objetivo y/o restricciones no son lineales. Cada modelo se justifica y
Metodologia omt
La metodología OMT consta de cuatro etapas: análisis, diseño del sistema, diseño de objetos e implementación. En el análisis se construyen tres modelos (objeto, dinámico y funcional). El diseño del sistema define la estructura general. El diseño de objetos refina detalles como operaciones, seguridad y relaciones entre objetos. La implementación es el desarrollo del programa usando un lenguaje.
Metodologias de modelización r. fernandez
Este documento describe las metodologías de modelización y sus principales conceptos. Explica que la modelización implica la construcción de modelos abstractos de un sistema para comprenderlo y contrastar hipótesis. Se detalla que existen tres tipos de modelos - objetos, dinámico y funcional - que describen diferentes aspectos de un sistema. También se explican las fases del proceso de modelización - análisis, diseño e implementación - y cómo evolucionan los modelos a través de estas fases.
Elementos de-un-sistema-como-caja-negra
El documento describe los elementos básicos de un sistema como una caja negra, incluyendo las entradas, los procesos, las salidas y la retroalimentación. Define las entradas como los recursos que alimentan al sistema, los procesos como aquello que transforma las entradas en salidas, las salidas como los resultados del procesamiento de las entradas, y la retroalimentación como la reintroducción de las salidas al sistema.
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Presentación4
El documento describe las etapas del proceso de minería de datos: selección y análisis de los datos, transformación de los datos, selección e implementación de la técnica de minería de datos, extracción de conocimiento y evaluación del modelo. El objetivo general es obtener un modelo predictivo aplicando diferentes técnicas de minería de datos y que represente los patrones en los datos.
Tecnicas de minería de datos
Este documento describe varias técnicas de minería de datos, incluyendo métodos descriptivos como agrupamiento y reglas de asociación, y métodos predictivos como clasificación, regresión y detección de desviaciones. Explica que la minería de datos ayuda a encontrar patrones e información oculta en grandes conjuntos de datos. También cubre conceptos como árboles de decisión, redes neuronales y el estándar CRISP-DM para proyectos de minería de datos.
Mineria de datos ensayo
La minería de datos permite extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura compresible.
Paso 3 diagnostico_inicial_juan_sastoque_104561_1
Este documento presenta información sobre diferentes métodos y modelos probabilísticos aplicados a la investigación de operaciones, incluyendo cadenas de Markov, teoría de colas, y programación no lineal. Describe brevemente cada uno de estos métodos y ofrece ejemplos de su aplicación. Además, incluye una tabla de diagnóstico inicial que analiza los métodos probabilísticos requeridos y las referencias documentales correspondientes.
KDD
El documento describe las etapas del proceso de minería de datos (KDD), incluyendo la selección y preprocesamiento de datos, la transformación de datos, la minería de datos para descubrir patrones y la interpretación de los resultados.
Examen de 5.to bimestre compu y progra bladimir
El documento resume conceptos básicos de computación como datos, tipos de datos, algoritmos y diagramas de flujo. Define datos como las características sobre las cuales operan los algoritmos y tipos de datos como el rango de valores que pueden tomar las variables. Explica que los algoritmos son procesos que siguen pasos sucesivos para llegar a una solución inicial y que los diagramas de flujo representan gráficamente los algoritmos o procesos.
I unidad
Este documento resume los conceptos clave de la unidad 1 de Estructura de Datos. Explica que un tipo de dato abstracto es un modelo matemático compuesto por operaciones definidas sobre un conjunto de datos. También describe la modularidad como la descomposición de un sistema en módulos cohesivos y débilmente acoplados. Por último, resume los tipos de manejo de memoria, estática y dinámica, indicando que la estática se reserva en la compilación y la dinámica se reserva en tiempo de ejecución.
Machine learning
MACHINE LEARNING (Aprendizaje Automático) es la ciencia que permite que las computadoras aprendan y actúen como lo hacen los humanos, mejorando su aprendizaje a lo largo del tiempo de una forma autónoma, alimentándolas con datos e información en forma de observaciones e interacciones con el mundo real.
Técnicas de minería de datos
El documento describe las principales técnicas de minería de datos, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales, árboles de decisión, algoritmos genéticos, clustering, predicción, análisis de enlaces, patrones secuenciales y Naive Bayes. Explica que estas técnicas crean modelos predictivos y descriptivos para extraer conocimiento e identificar patrones en grandes conjuntos de datos.
Data mining
Data mining es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. Su objetivo principal es extraer información de los datos y transformarla en una estructura comprensible. Algunas técnicas clave de data mining incluyen redes neuronales, árboles de decisión, agrupamiento y reglas de asociación.
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Data mining es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Su objetivo principal es extraer información de los datos y transformarla en una estructura comprensible. Algunas técnicas clave de data mining incluyen redes neuronales, árboles de decisión, agrupamiento, regresión lineal y reglas de asociación.
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Data mining es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. Su objetivo principal es extraer información de los datos y transformarla en una estructura comprensible. Algunas de las técnicas más importantes de data mining incluyen redes neuronales, árboles de decisión, agrupamiento y reglas de asociación.
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Minería de datos
La minería de datos intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de datos utilizando métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y bases de datos. Involucra etapas de análisis de datos, transformación de datos, selección e implementación de técnicas como redes neuronales, árboles de decisión y agrupamiento para extraer conocimiento e interpretar los resultados.
poo
La programación orientada a objetos (POO) surgió en los años 1970 y utiliza objetos como elementos fundamentales. Un objeto representa un hecho o ente del mundo real con atributos y métodos. Los atributos representan las características del objeto y los métodos emulan su comportamiento. Las clases agrupan las propiedades y métodos comunes a los objetos y sirven como plantillas para crear objetos, que son instancias de las clases.
3_Orientación a objeto
1) El zoológico de Quillota desea desarrollar una aplicación para gestionar el funcionamiento de los animales, ya que se han perdido varios, mediante el uso de la programación orientada a objetos.
2) Se definirán las clases y sus atributos, así como un esquema de herencia para modelar las relaciones entre clases.
3) La programación orientada a objetos es un paradigma de programación basado en conceptos como herencia, encapsulamiento, polimorfismo y abstracción, que organiza el software en objetos con datos y
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La herencia permite que una clase herede atributos y métodos de otra clase. Esto permite crear clases derivadas que extienden la funcionalidad de clases base. Por ejemplo, una clase Vehículo podría ser la clase base, y clases como Auto, Camión y Moto podrían heredar de Vehículo, obteniendo sus atributos como ruedas y métodos como arrancar(), pero también incluyendo sus propios atributos y métodos específicos.
POO
Las clases definen el comportamiento y estado de los objetos. Los objetos se comunican mediante mensajes, que solicitan la ejecución de un método. Cuando un objeto recibe un mensaje, ejecuta el método correspondiente, el cual opera sobre el estado interno del objeto definido por sus variables de instancia.
Poocpp2
La programación orientada a objetos se basa en la representación de los problemas mediante objetos y sus interacciones. Un objeto encapsula datos (atributos) y operaciones (métodos). Las clases definen el tipo de objetos, mientras que los objetos son instancias concretas de una clase. Los objetos interactúan mediante el envío de mensajes, que solicitan la ejecución de uno de sus métodos.
Poo ok
Este documento describe conceptos básicos de la programación orientada a objetos. Define clases, objetos e instancias, y explica que una clase define los atributos y métodos de un objeto. También cubre principios como encapsulamiento, herencia y polimorfismo.
Trabajo%20 informatica%20arturo%20veras
El documento habla sobre la arquitectura de bases de datos de tres niveles propuesta por ANSI-SPARC en 1975, la cual consiste en el nivel físico, conceptual y externo. También describe conceptos clave como entidades, atributos, relaciones y diagramas entidad-relación. Finalmente, define qué son los algoritmos y su importancia para resolver problemas de manera sistemática.
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- 2. QUE ES UNQUE ES UN PARADIGMAPARADIGMA Es un paradigma deEs un paradigma de programación que viene a innovarprogramación que viene a innovar la forma de obtener resultados.la forma de obtener resultados. Los objetos manipulan los datosLos objetos manipulan los datos de entrada para la obtención dede entrada para la obtención de datos de salida específicos,datos de salida específicos, donde cada objeto ofrece unadonde cada objeto ofrece una funcionalidad especialfuncionalidad especial
- 3. ELEMENTO POOELEMENTO POO ClaseClase:: Permiten abstraer los datos y sus operaciones asociadas al modo de una caja negra. Cada clase es un modelo que define un conjunto de variables (el estado), y métodos apropiados para operar con dichos datos (el comportamiento Objeto:Objeto: en objetos nos da la posibilidad de definir objetos y realizar operaciones sobre ellos y es similar al paradigma de abstracción de datos.
- 4. LA POO TIENE TRES CARACTERÍSTICASLA POO TIENE TRES CARACTERÍSTICAS BÁSICASBÁSICAS Encapsulamiento:Encapsulamiento: Al ocultamiento delAl ocultamiento del estado, es decir, de los datos miembro de unestado, es decir, de los datos miembro de un objeto de manera que solo se pueda cambiarobjeto de manera que solo se pueda cambiar mediante las operaciones definidas para esemediante las operaciones definidas para ese objeto.objeto. Polimorfismo:Polimorfismo: Propiedad por la que esPropiedad por la que es posible enviar mensajes sintácticamenteposible enviar mensajes sintácticamente iguales a objetos de tipos distintosiguales a objetos de tipos distintos La herencia:La herencia: Es un proceso por el cual un objeto hereda las propiedades y métodos de otro, sin necesidad de volverlas a definir