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Teorema de eliminación de corte
Teorema de eliminación de corte
Comparto este trabajo para quien le pueda servir la plantilla que utilizamos, únicamente con fines educativos.
Diego Londoño
Solucion parcial 3
Solucion parcial 3
Solución al tercer examen parcial del curso de Algebra
Memo Garro
Trabajo practico-Fenomenos de transporte 3
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Trabajo realizado en la catedra fenomenos 3
Oscar Daniel Rivas Villar
Robot localization in a mapped environment using Adaptive Monte Carlo algorithm
Robot localization in a mapped environment using Adaptive Monte Carlo algorithm
Localization is the challenge of determining the robot's pose in a mapped environment. This is done by implementing a probabilistic algorithm to filter noisy sensor measurements and track the robot's position and orientation. This paper focuses on localizing a robot in a known mapped environment using Adaptive Monte Carlo Localization or Particle Filters method and send it to a goal state. ROS, Gazebo and RViz were used as the tools of the trade to simulate the environment and programming two robots for performing localization.
Sagarnil Das
Una revisión del método Distance Weighted Discrimination: ¿Una mejora de SVM en dimensiones altas?
Una revisión del método Distance Weighted Discrimination: ¿Una mejora de SVM en dimensiones altas?
El análisis estadístico de alta dimensión y tamaño de muestra pequeño (HDLSS) se está aplicando cada vez más en una amplia gama de contextos. En tales situaciones, se ve que el popular método de la Máquina de Vectores Soporte (SVM) sufre de ''Acumulación de datos'' en el margen, lo que puede disminuir la capacidad de generalización del modelo. Esto conduce al desarrollo de la Distance Weighted Discrimination para encontrar un hiperplano separador . En el presente trabajo se revisa y reproduce, con detalle en la derivación y solución de la función de pérdida que se resuelve usando SOCP, del método desarrollado en e implementado en el entorno R\cite{R}. Basado en el trabajo e implementación de se aplica y comparan resultados a conjuntos de datos reales y simulados (en medida de lo posible los mismos conjuntos de datos utilizados que en) Palabras clave: SVM, kernel, R (el ambiente de cómputo estadístico) y datos de alta dimensión con tamaño de muestra pequeño (data High Dimension Low Sample Size).
José Antonio garcia
MOOC Dropout Prediction with Model Stacking
MOOC Dropout Prediction with Model Stacking
We are asked to predict the probability of the event that a student will drop out a course. We firstly extracted many features from the huge dataset. Then we used ensemble learning machine and model stacking technique to get the final result, which ranked the 1st in 68 teams.
Qi Zhao
Solving most cost-effective loan problem
Solving most cost-effective loan problem
A simple algorithm paper for the sake of practice.
Rodion Efemov
Calculating the Probability for Winning a 649 Lottery
Calculating the Probability for Winning a 649 Lottery
Calculating the Probability for Winning a 649 Lottery using Probability.
Adrian D'Costa
Integration of Some Elementary Integrals
Integration of Some Elementary Integrals
Integration of some elementary integrals
Adrian D'Costa

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