Lección 2 1 modelización con expresiones clave de respuestas
Contenidos
En este blog demostraremos cómo empezar con un modelo de detección de objetos de una etapa de extremo a extremo preentrenado Yolo (You only look once) V4 (entrenado en el conjunto de datos MS COCO) y entrenarlo para detectar un objeto personalizado (Mapache).
En este blog, hablaremos primero de cómo utilizar técnicas de simulación y luego Procesos Gaussianos para analizar datos espacio-temporales y hacer predicciones. Este problema apareció como tarea / proyecto en el curso edX MITx 6.419x Data Analysis: Statistical Modeling and Computation in Applications, todo lo referente a la descripción del problema, enunciado está tomado del propio curso.
Tenemos que empezar por preprocesar el conjunto de datos espaciotemporales. Podemos crear un array numpy 3D para cada uno de los flujos horizontales y verticales, donde las dimensiones representan coordenadas x, y y tiempo, respectivamente. El siguiente fragmento de código muestra cómo se realiza el preprocesamiento de los vectores de velocidad del flujo vertical.
En este problema, trataremos de identificar áreas en el Archipiélago Filipino con correlaciones de largo alcance. Tu tarea es identificar dos lugares en el mapa que no estén inmediatamente uno al lado del otro pero que aún así tengan una alta correlación en sus flujos. Tu respuesta debe ser el mapa del Archipiélago con las dos zonas marcadas (por ejemplo, con un círculo). Afirma que esas dos zonas tienen flujos correlacionados. Explica cómo has descubierto que esas dos zonas tienen flujos correlacionados. A continuación encontrarás algunas pistas.
Everdeck
En este blog, primero discutiremos cómo utilizar técnicas de simulación y luego Procesos Gaussianos para analizar datos espacio-temporales y hacer predicciones. Este problema apareció como tarea / proyecto en el curso edX MITx 6.419x Data Analysis: Statistical Modeling and Computation in Applications, todo lo referente a la descripción del problema, enunciado está tomado del propio curso.
Tenemos que empezar por preprocesar el conjunto de datos espaciotemporales. Podemos crear un array numpy 3D para cada uno de los flujos horizontales y verticales, donde las dimensiones representan coordenadas x, y y tiempo, respectivamente. El siguiente fragmento de código muestra cómo se realiza el preprocesamiento de los vectores de velocidad del flujo vertical.
En este problema, trataremos de identificar áreas en el Archipiélago Filipino con correlaciones de largo alcance. Tu tarea es identificar dos lugares en el mapa que no estén inmediatamente uno al lado del otro pero que aún así tengan una alta correlación en sus flujos. Tu respuesta debe ser el mapa del Archipiélago con las dos zonas marcadas (por ejemplo, con un círculo). Afirma que esas dos zonas tienen flujos correlacionados. Explica cómo has descubierto que esas dos zonas tienen flujos correlacionados. A continuación encontrarás algunas pistas.
Lección 3.3 modelización con funciones práctica y resolución de problemas a/b clave de respuestas
La tendencia central es una medida estadística que identifica una única puntuación como representativa de toda una distribución de puntuaciones. El objetivo de la tendencia central es encontrar la puntuación más típica o más representativa de toda la distribución. Por desgracia, no existe un procedimiento único y estándar para determinar la tendencia central. El problema es que no existe una única medida que produzca siempre un valor central y representativo en todas las situaciones. Existen tres medidas principales de tendencia central: la media aritmética, la mediana y la moda.
Mientras que las medidas de tendencia central transmiten información sobre los puntos en común de las propiedades medidas, las medidas de variabilidad cuantifican el grado en que difieren. Si no todos los valores de los datos son iguales, difieren y existe variabilidad. Las medidas de tendencia central deben complementarse con medidas de variabilidad por la misma razón.
Lesson 2 4 creating and solving inequalities practice and problem solving: a/b
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