NUBE MINERA

PLATAFORMA E LEARNING PARA LA MINERÍA

29

Nov'19

PRINCIPIOS DEL ALGORITMO K VECINOS MÁS CERCANOS Y EJEMPLO EN VARIABLES CONTINUAS

El método k nearest neighbors (k-NN), en español k vecinos más cercanos, es un algoritmo de aprendizaje supervisado no paramétrico, basado en un conjunto de datos de entrenamiento, que deriva de los métodos de aprendizaje automático o machine learning.

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21

Nov'19

CLUSTERING JERÁRQUICO AGLOMERATIVO EN LA DEFINICIÓN DE DOMINIOS DE ESTIMACIÓN

Implementación 2d algoritmo clustering jerárquico aglomerativo sobre muestras geo-mineras.

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31

Jul'19

CATEGORIZACIÓN POR ERROR RELATIVO DE KRIGING A NIVEL DE BLOQUE

Ejemplo de categorización por error relativo de kriging ordinario a nivel de bloque.

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14

May'19

KRIGING SIMPLE 2D CON GSLIB REIMPLEMENTADA EN PYTHON

Breve demostración de Kriging Simple implementando GSLIB en Python.

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05

Feb'19

PRUEBA DEL KIT PYKRIGE EN PYTHON

PyKrige, es un Kit de herramientas de Kriging para Python, desarrollada por Benjamin S. Murphy (geólogo), la cual se presenta como herramienta básica a la hora de interpolar datos con previa modelización estructural.

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29

Ago'18

DOMINIOS DE ESTIMACIÓN

INTRODUCCIÓN Los dominios de estimación son el equivalente geológico a las zonas de comportamiento estacionario y se definen como un …

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28

Jun'18

ESTIMACIÓN DE BLOQUES (3D) MEDIANTE KRIGEADO ORDINARIO

FUNDAMENTOS El Krigeado Ordinario, desde ahora KO, es un modelo matemático que data de los años 60, propuesto por el …

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11

Jun'18

CATEGORIZACIÓN DE RECURSOS MINERALES A TRAVÉS DE LA VARIANZA DE ESTIMACIÓN DEL KRIGING SIMPLE

INTRODUCCIÓN: La necesidad de transparencia en la divulgación de recursos minerales, ha traído como consecuencia el desarrollo de códigos de …

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05

Jun'18

DESAGRUPAMIENTO DENTRO DEL PROCESO DE ANÁLISIS ESPACIAL DE DATOS

En una campaña prospectiva de minerales, las muestras rara vez son recogidas de forma aleatoria, sino que más bien, son …

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