ANALYSIS OF THE AIR QUALITY OF THE BASQUE AUTONOMOUS COMMUNITY USING SPATIAL INTERPOLATION
Abstract This work presents the results obtained from a spatial modeling and analysis process on pollutants measured in the air …
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INFLUENCE OF THE SAMPLING DENSITY IN THE COESTIMATION ERROR OF A REGIONALIZED LOCALLY STATIONARY VARIABLE
Abstract In the present study, the influence of the sampling density on the coestimation error of a regionalized, locally stationary …
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APRENDIZAJE NO SUPERVISADO APLICADO EN LA MICROSCOPÍA
Implementación de algoritmo clustering en la compresión y segmentación de una imagen fotográfica de una roca en sección delgada.
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K-MEDIAS EN LA DEFINICIÓN DE DOMINIOS DE ESTIMACIÓN
En el presente articulo hablare acerca del beneficio de utilizar un algoritmo de aprendizaje automático, la sencillez de su implementación conociendo un poco de programación y los principales hitos en su puesta en marcha para con un caso sintético 7D.
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TRANSFORMACIÓN DE UNA VARIABLE CONTINUA A DISTRIBUCIÓN NORMAL
Al aplicar las matemáticas en ciencias de la tierra, hacemos suposiciones tentativas que sabemos que no son ciertas pero que creemos que pueden ser útiles. Por ejemplo, en la naturaleza nunca hubo una distribución normal, nunca hubo una línea recta, pero con suposiciones normales y lineales, que se sabe que son falsas, a menudo podemos obtener resultados que coinciden, a una aproximación útil a través de métodos paramétricos.
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VALIDACIÓN CRUZADA DEJANDO UNO FUERA – EN PYTHON
En el desafío de interpretar el comportamiento de una variable espacial, en lugares donde esta no ha sido medida, recurrimos a estudiar distintos modelos de interpolación, que logren a partir de información fragmentaria (muestra), estimar lo mejor posible la realidad de dicha variable.
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