Extracción Paramétrica

Este directorio contiene ejemplos de extracción paramétrica.

En el argot albionés se le conocerá como Machine Learning
Llamaremos extracción paramétrica a la operación que consiste en encontrar los parámetros que gobiernan la regla de correspondencia entre la información de partida y la información de salida.
En términos simples la regla llega a ser una función lineal donde el dominio es la información de entrada y el codominio es la información de salida. Si la función es

salida = A • entrada1 + B • entrada2 + C • entrada3 + D

El objetivo será entonces extraer los parámetros A, B, C y D de la función.
La información de salida puede ser continua como el flujo volúmetrico de una corriente oceánica o discreta como las especies de mamíferos según su alimentación.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
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.DS_Store		.DS_Store
.gitignore		.gitignore
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02_regresion.ipynb		02_regresion.ipynb
03a_bifurcaciones_selectivas.ipynb		03a_bifurcaciones_selectivas.ipynb
03b_bifurcaciones_selectivas.ipynb		03b_bifurcaciones_selectivas.ipynb
04_repartimiento.ipynb		04_repartimiento.ipynb
05_sintesis_factorial.ipynb		05_sintesis_factorial.ipynb
06a_membranas_mediadoras.ipynb		06a_membranas_mediadoras.ipynb
06b_membranas_mediadoras.ipynb		06b_membranas_mediadoras.ipynb
07_vecindades.ipynb		07_vecindades.ipynb
08_bayes.ipynb		08_bayes.ipynb
09a_gradientes.ipynb		09a_gradientes.ipynb
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10a_redes_neuronales.ipynb		10a_redes_neuronales.ipynb
10b_redes_neuronales.ipynb		10b_redes_neuronales.ipynb
ApendiceA_generador2D.ipynb		ApendiceA_generador2D.ipynb
ApendiceB_generador3D.ipynb		ApendiceB_generador3D.ipynb
ApendiceC_catalogo.ipynb		ApendiceC_catalogo.ipynb
ApendiceD_particiones.ipynb		ApendiceD_particiones.ipynb
ApendiceE_colapso_factorial.ipynb		ApendiceE_colapso_factorial.ipynb
ApendiceF_regiones.ipynb		ApendiceF_regiones.ipynb
ApendiceH_propagacion_temporal.ipynb		ApendiceH_propagacion_temporal.ipynb
extraccion_parametrica.code-workspace		extraccion_parametrica.code-workspace
readme.md		readme.md

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