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Visor de gráficos financieros.


Python

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(2)
Actualizado el 27 de Marzo del 2024 por Antonio (75 códigos) (Publicado el 7 de Julio del 2021)
8.995 visualizaciones desde el 7 de Julio del 2021
El programa muestra información relativa al precio máximo, mínimo, de apertura y cierre de un activo financiero (estos se irán almacenando en el archivo "symbols" que se generará al ejecutar el programa por primera vez) y para un periodo de tiempo. También muestra los gráficos relativos a las medias móviles exponenciales de 50 y 200 sesiones.
PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.
gf
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Vista 'grid' (demo)


Python

Actualizado el 27 de Marzo del 2024 por Antonio (75 códigos) (Publicado el 31 de Julio del 2023)
2.404 visualizaciones desde el 31 de Julio del 2023
El siguiente código muestra un grid en pantalla por el que se puede desplazar usando los botones de dirección:

Botón de dirección derecha: Desplazamiento hacia la derecha.
Botón de dirección izquierdo: Desplazamiento a la izquierda.
Botón de dirección superior: Desplazamiento hacia adelante.
Botón de dirección inferior: Desplazamiento hacia atrás.
Botones 'o', 'p', 'k' y 'l': Desplazamientos en diagonal.

grid
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Generador de gifs a partir de video, en línea de comandos.


Python

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(4)
Actualizado el 26 de Marzo del 2024 por Antonio (75 códigos) (Publicado el 9 de Diciembre del 2022)
7.978 visualizaciones desde el 9 de Diciembre del 2022
Programa para generar gifs animados a partir de vídeos, que se ejecuta en la línea de comandos.
ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (obligatorio).
-dest/--destination: Nombre del archivo a generar (opcional).
-sz/--size: Tamaño en porcentaje del gif respecto al vídeo original (opcional).
-shw/--show: Muestra resultado en ventana emergente al finalizar el proceso de generado (opcional).
-st/--start: Segundo inicial para gif (opcional).
-e/--end: Segundo final (opcional).
-spd/--speed: Velocidad relativa de la animación (opcional)

PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

mk
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Stock Monitor


Python

Actualizado el 18 de Marzo del 2024 por Antonio (75 códigos) (Publicado el 22 de Octubre del 2023)
1.207 visualizaciones desde el 22 de Octubre del 2023
El siguiente script muestra en tiempo real las cotizaciones en bolsa, de acciones e índices bursátiles.
El programa utiliza un bucle en el que va realizando sucesivas peticiones de datos, usando 'yfinance'. Entre una petición y la siguiente, media un tiempo en segundos que viene determinado por la opción '-delay/--time_delay', teniendo un valor por defecto de 5 segundos y no pudiendo ser inferior a 0.5
Para detener la obtención de datos, pulsar la barra espaciadora. Al hacerlo, el programa mostrará el texto 'wait until application ends..' ya que tendrá que esperar el tiempo que quede restante del especificado por '-delay/--time_delay'. Finalizando definitivamente, transcurrido dicho tiempo restante.

ARGUMENTOS:
'-tick/--ticker' : Ticker o símbolo del valor cuya cotización se quiere obtener.
'-delay/--time_delay': Periodicidad, en segundos, entre una petición de datos y la siguiente.
'-clr/--color': Mostrar precio de cierre en color, en función de su fluctuación respecto del valor anterior.
'-uind/--use_index': Incluir esta opción para obtener cotizaciones de índices bursátiles (ej: ^IXIC, ^DJI..)

La petición de valores se interrumpe pulsando la barra espaciadora.
PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, UTILICEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

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Juego de la Serpiente, en ASCII (versión con sonido)


Python

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(5)
Actualizado el 22 de Enero del 2024 por Antonio (75 códigos) (Publicado el 8 de Junio del 2020)
11.030 visualizaciones desde el 8 de Junio del 2020
Nueva versión del Juego de la Serpiente, en la que se ha incluido sonido y 3 archivos de audio (incluidos en la carpeta). Para usar el programa adecuadamente, simplemente hay que descomprimir la carpeta en la que se encuentra.
BOTONES:
Mover serpiente: Botónes de dirección
Pause y reanudar partida pausada : Barra espaciadora.
Finalizar partida: tecla "q"
PARA CUALQUIER PROBLEMA, NO DUDEN EN COMUNICÁRMELO.
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sg4
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Juego de la Serpiente, en ASCII (versión nueva)


Python

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(2)
Actualizado el 15 de Noviembre del 2023 por Antonio (75 códigos) (Publicado el 4 de Noviembre del 2020)
5.848 visualizaciones desde el 4 de Noviembre del 2020
Nueva versión del juego de la serpiente con caracteres ASCII. Esta versión se diferencia de las dos anteriores (que pueden verse en mi lista de códigos) en que se acompaña de un archivo (de nombre "hiScore") que irá almacenando de modo permanente, la puntuación máxima alcanzada por el jugador.

BOTONES:
Mover serpiente: Botones de dirección
Pause y reanudar partida pausada : Barra espaciadora.
Finalizar partida en curso: tecla "q"
PARA CUALQUIER PROBLEMA, NO DUDEN EN COMUNICÁRMELO.

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Clasificación_Datos_por_Regresión Logística


Python

Publicado el 30 de Octubre del 2023 por Hilario (121 códigos)
314 visualizaciones desde el 30 de Octubre del 2023
Presentamos para nuestra aula, un sencillo ejercicio propuesto, para clasificar una serie de datos sintéticos, utilizando el sistema de regresión logística.
El ejercicio, es el siguiente:
Ejercicio_Clas_Regre_Log-Aula-28.py

La clasificación de datos por regresión logística es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para predecir la pertenencia de un conjunto de datos a una o más clases. Aunque el nombre "regresión" logística incluye la palabra "regresión", este enfoque se utiliza para problemas de clasificación en lugar de regresión.

La regresión logística se emplea cuando se desea predecir la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría o clase específica, generalmente dentro de un conjunto discreto de clases. Por lo tanto, es una técnica de clasificación que se utiliza en problemas de clasificación binaria (dos clases) y clasificación multiclase (más de dos clases). Por ejemplo, se puede usar para predecir si un correo electrónico es spam (clase positiva) o no spam (clase negativa) o para clasificar imágenes en categorías como gatos, perros o pájaros.

La regresión logística utiliza una función logística (también conocida como sigmoide) para modelar la probabilidad de pertenecer a una clase particular en función de variables de entrada (características). La función sigmoide tiene la propiedad de que produce valores entre 0 y 1, lo que es adecuado para representar probabilidades. El modelo de regresión logística utiliza coeficientes (pesos) para ponderar las características y calcular la probabilidad de pertenencia a una clase.

Durante el entrenamiento, el modelo busca ajustar los coeficientes de manera que las probabilidades predichas se ajusten lo más cerca posible a las etiquetas reales de los datos de entrenamiento. Una vez que se ha entrenado el modelo, se puede utilizar para predecir la probabilidad de pertenencia a una clase para nuevos datos y tomar decisiones basadas en esas probabilidades, como establecer un umbral para la clasificación en una clase específica.
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Los pasos que realizamos en el ejercicio, son los siguientes:

1-Generamos datos sintéticos donde la clase se determina por la suma de las dos características.
2-Implementamos la regresión logística desde cero sin el uso de scikit-learn, incluyendo el cálculo de 3-gradientes y la actualización de pesos.
4-Dibujamos los datos de entrada en un gráfico, junto con la línea de decisión que separa las clases.


En resumen, la regresión logística es una técnica de clasificación que modela las probabilidades de pertenencia a clases utilizando la función sigmoide y es ampliamente utilizada en una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático.
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Descenso de Gradiente Aula-28


Python

Publicado el 29 de Octubre del 2023 por Hilario (121 códigos)
325 visualizaciones desde el 29 de Octubre del 2023
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En este sencillo ejercicio:Descn_Mult_Momentun_Ejemp_Aula-28-Oct.py, tratamos de explicar como realizar un descenso de gradiente multiple, aplicando al mismo un momentum, para regular un descenso de gradiente , digamos, rápido de forma que el mismo no sea errático.

Una regresión múltiple es un tipo de análisis de regresión en el que se busca modelar la relación entre una variable de respuesta (dependiente) y múltiples variables predictoras (independientes o características). En otras palabras, en lugar de predecir una única variable de respuesta a partir de una única característica, se intenta predecir una variable de respuesta a partir de dos o más características. La regresión múltiple puede ser útil para comprender cómo varias características influyen en la variable de respuesta.

Cuando aplicas "momentum" a un algoritmo de regresión, normalmente estás utilizando una variante del descenso de gradiente llamada "descenso de gradiente con momentum." El momentum es una técnica que ayuda a acelerar la convergencia del algoritmo de descenso de gradiente, especialmente en problemas en los que el parámetro de costo es irregular, o tiene pendientes pronunciadas. En lugar de utilizar únicamente el gradiente instantáneo en cada iteración, el descenso de gradiente con momentum tiene en cuenta un promedio ponderado de los gradientes pasados, lo que le permite mantener una especie de "momentum" en la dirección de la convergencia.

A continuación, os proporcionaré un ejemplo de regresión múltiple con descenso de gradiente con momentum,y datos sintéticos en Python. En el mismo utilizamos, aparte de otras, la biblioteca NumPy para generar datos sintéticos, y aplicar el descenso de gradiente con momentum.

También se incluye en el ejercicio, una disposición de graficas, para hacerlo más didactico. El alunmno, podrá jugar, o experimentar con los parámetros iniciales e hiperparámetros, para seguir su evolución.

En resumen este es un ejercicio sencillo, que explicaremos en clase, paso a paso, para su comprensión. Como siempre utilizaremos en nuestros ordenadores la plataforma Linux, con Ubuntu 20. También realizaremos la práctica en Google Colab.
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Historial de Costos. Descenso estocástico


Python

Publicado el 17 de Septiembre del 2023 por Hilario (121 códigos)
204 visualizaciones desde el 17 de Septiembre del 2023
Ejercicio sencillo para aprendizaje de un descenso de gradiente tipo estocástico.
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Descenso de Gradiente Estocástico (Stochastic Gradient Descent, SGD):

El descenso de gradiente estocástico es un enfoque de optimización en el que se actualizan los parámetros del modelo utilizando un solo ejemplo de entrenamiento o un pequeño subconjunto de ejemplos (mini-batch) en cada iteración.

En cada iteración, se selecciona aleatoriamente un ejemplo o un mini-batch para calcular el gradiente y actualizar los parámetros.

SGD es mucho más eficiente computacionalmente que el muestreo histórico de costos y es especialmente útil cuando se tienen grandes conjuntos de datos, ya que permite un entrenamiento más rápido y escalable.

En resumen, el muestreo histórico de costos utiliza todo el conjunto de datos en cada iteración, mientras que el descenso de gradiente estocástico utiliza un subconjunto aleatorio de datos en cada iteración. SGD tiende a ser más ruidoso debido a su aleatoriedad, pero puede converger a una solución aceptable en menos iteraciones. Ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas, y la elección entre ellos depende de las características del problema y los recursos computacionales disponibles. También existen variantes intermedias, como el Mini-batch Gradient Descent, que utilizan un tamaño de mini-batch moderado para combinar eficiencia y estabilidad en el entrenamiento de modelos.
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Peso,Sesgo,Costo


Python

Publicado el 12 de Septiembre del 2023 por Hilario (121 códigos)
209 visualizaciones desde el 12 de Septiembre del 2023
Hilario Iglesias Martínez.
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ClaseAula-F896.py
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Este ejercicio, sencillo, para aprendizaje y seguimiento de los parámetros: peso,sesgo,costo, en un descenso de gradiente tipo Batch.
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Los términos "peso", "sesgo" y "costo" pueden tener diferentes significados dependiendo del contexto en el que se utilicen. Aquí te proporcionaré una breve descripción de cada uno de estos términos en diversos contextos:

Peso (Weight):

En el contexto de la física, el peso se refiere a la fuerza gravitatoria que actúa sobre un objeto debido a la atracción de la gravedad de la Tierra. Se mide en unidades de fuerza, como newtons o libras.
En el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, un "peso" se refiere a los coeficientes asociados con las conexiones entre neuronas en una red neuronal. Estos pesos determinan la fuerza y dirección de la influencia de una neurona en otra dentro de la red. Los pesos se ajustan durante el proceso de entrenamiento de la red para que la red pueda aprender y realizar tareas específicas.

Sesgo (Bias):

En el contexto de la estadística y el análisis de datos, el sesgo se refiere a la tendencia sistemática de un conjunto de datos o un modelo estadístico a producir resultados que se desvían de la verdad o de la población real debido a errores sistemáticos en el proceso de recopilación o modelado de datos.
En el aprendizaje automático, el sesgo (bias) es un término que se utiliza para referirse a un valor constante añadido a la salida de una función en una red neuronal. El sesgo permite que la red pueda modelar funciones más complejas, desplazando la función de activación. Es una especie de "ajuste" que ayuda a la red a aprender y generalizar mejor.

Costo (Cost):

En el ámbito empresarial y financiero, el costo se refiere a la cantidad de recursos (dinero, tiempo, esfuerzo, etc.) que se requiere para producir o realizar algo. Puede incluir costos directos e indirectos.
En matemáticas y optimización, el costo es una medida de la cantidad que se desea minimizar o maximizar en un problema. Por ejemplo, en la optimización lineal, se busca minimizar una función de costo sujeta a ciertas restricciones.
En el contexto del aprendizaje automático y la optimización de modelos, el costo es una medida de cuán bien está funcionando un modelo en relación con los datos de entrenamiento y se utiliza para ajustar los parámetros del modelo durante el proceso de entrenamiento. El objetivo es minimizar el costo para que el modelo se ajuste mejor a los datos y pueda realizar predicciones precisas en nuevos datos.
Estos son conceptos que pueden ser ampliamente aplicados en diversos campos y contextos, por lo que su significado puede variar según el contexto específico en el que se utilicen.