Trabajos prácticos hechos durante la cursada del primer semestre de 2016.
Web de la materia: https://sites.google.com/site/aprendizajeautomatizadounr
Trabajo Práctico 0: Generación de datasets artificiales
El programa TP0 permite generar datasets en el formato C4.5 según los requerimientos del trabajo práctico.
El programa toma las siguientes opciones, de las cuales -e y -o son obligatorias. Si no se provee
-p el programa leerá las opciones de la entrada estándar.
| Opción | Descripción |
|---|---|
-e, `--ejercicio (a |
b |
-o, --salida archivo |
Prefijo del archivo de salida |
-p, --param parámetros |
Cadena de parámetros del ejercicio |
-r, `--prng (c |
cpp)` |
-s, --semilla num |
Semilla a utilizar para el generador (0 fuerza el uso de una aleatoria) |
El generador de números aleatorios C está seleccionado por defecto, y genera números uniformemente mediante la función
drand48 de la librería estándar de C. Para la generación de números aleatorios en una distribución normal usa una
implementación propia que utiliza el método de rechazo mediante el generador uniforme.
El generador de números aleatorios CPP (C++) genera números uniformemente y en una distribución normal utilizando las
implementaciones disponibles en la librería estándar de C++: mt19937 (Mersenne Twister), uniform_real_distribution y
normal_distribution.
Para compilar el trabajo práctico se deberá tener instalado cmake y los compiladores de C y C++. En sistemas Debian
o Ubuntu se pueden obtener ejecutando sudo apt-get install build-essential cmake. Luego ejecute cmake . && make
en el directorio que contiene CMakeLists.txt para generar binarios, que estarán disponibles en el directorio bin/.
Trabajo Práctico 1: Árboles de decisión
Este trabajo práctico insta al aprendizaje de árboles de decisión mediante el procesamiento de datos generados con el
programa TP0 utilizando la herramienta C4.5, y su análisis crítico mediante gráficas y observación. Las respuestas y
gráficos elaborados pueden consultarse en TP1/TP1.md
Trabajo Práctico 3: Clasificador Naive Bayes
Este trabajo práctico presenta al alumno el método de clasificación mediante Naive Bayes. Durante la realización del mismo, se implementa un programa clasificador y se analiza su efectividad con distintas variaciones del método. Las respuestas y gráficos elaborados pueden consultarse en TP3/TP3.md
