SELECCIÓN CONDICIONADA DE BLOQUES EN PYTHON
En esta oportunidad presentamos un simple código preparado con la biblioteca Pandas de Python, que cubica recursos minerales sobre un modelo de bloques (53,271 bloques) denominado Marvin Test Mine (http://mansci-web.uai.cl/minelib/marvin.xhtml). El código es resultado del contenido visto en la primera unidad del curso “Modelado de Datos Espaciales en Python”, en la cual específicamente se trata la importación, manipulación y exportación de tablas de datos.Read More

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE CON PYTHON
En este articulo se expone la implementación de un modelo de regresión lineal múltiple, sobre contaminantes del aire, medidos desde …Read More

SCRIPTING DESDE PYTHON A SOFTWARE MINERO
Esta ultima década el mercado de software minero en latinoamérica ha tenido una explosión significativa, incorporando nuevos competidores desde empresas …Read More

KNN EN VARIABLES CONTINUAS – PYTHON
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. Read More

CLUSTERING JERÁRQUICO AGLOMERATIVO EN PYTHON
Implementación 2d algoritmo clustering jerárquico aglomerativo sobre muestras geo-mineras. Read More

INFLUENCIA DE LA DENSIDAD DE MUESTREO EN EL ERROR DE COESTIMACIÓN DE UNA VARIABLE REGIONALIZADA LOCALMENTE ESTACIONARIA
Extracto de articulo escrito por Heber Hernández Guerra y Elisabete Alberdi Celaya.Read More

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