Pinned Repositories
Data_Science_Introduction_With_Python
En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases de Introducción a la Ciencia de Datos (Data Science) con Python.
ExpectationMaximization_Python
El Expectation-maximization (EM) es un método estadístico de Clustering similar al K-means, pero con un enfoque probabilístico.
FootballMatchesDataSet
El objetivo de publicar este DataSet es el de abrir una nueva área de investigación dentro del Machine Learning para la predicción de resultados en partidos de fútbol; a priori, arrojando un resultado en formato quiniela (1X2), aunque podría ser extensible a la predicción del resultado final.
KMeans_Python
El K-means es un método de Clustering que separa ‘K’ grupos de objetos (Clusters) de similar varianza, minimizando un concepto conocido como inercia
MachineLearningPython
El Machine Learning o Aprendizaje Autónomo es una rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo crear sistemas capaces de aprender por ellos mismos a partir de un conjunto de datos (data set), sin ser programados de forma explícita.
NLP_with_Python
En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases de Procesamiento de Lenguaje Natural con Python.
OptimalNumClusters
No existe un criterio objetivo ni ampliamente válido para la elección de un número óptimo de Clusters; pero tenemos que tener en cuenta, que una mala elección de los mismos puede dar lugar a realizar agrupaciones de datos muy heterogéneos (pocos Clusters); o datos, que siendo muy similares unos a otros los agrupemos en Clusters diferentes (muchos Clusters).
Recommender_Systems_-Python-
En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases de Sistemas de Recomendación.
Reinforcemente_Learning_with_Python
En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases del módulo introductorio de Reinforcement Learning (Aprendizaje por Refuerzo)
Scraping_Proxy_Tor
Python, Tor, Stem, Privoxy: with this tools, allow requests new connections via Tor for obtain new IP addresses.
RicardoMoya's Repositories
RicardoMoya/FootballMatchesDataSet
El objetivo de publicar este DataSet es el de abrir una nueva área de investigación dentro del Machine Learning para la predicción de resultados en partidos de fútbol; a priori, arrojando un resultado en formato quiniela (1X2), aunque podría ser extensible a la predicción del resultado final.
RicardoMoya/Scraping_Proxy_Tor
Python, Tor, Stem, Privoxy: with this tools, allow requests new connections via Tor for obtain new IP addresses.
RicardoMoya/Data_Science_Introduction_With_Python
En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases de Introducción a la Ciencia de Datos (Data Science) con Python.
RicardoMoya/NLP_with_Python
En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases de Procesamiento de Lenguaje Natural con Python.
RicardoMoya/MachineLearningPython
El Machine Learning o Aprendizaje Autónomo es una rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo crear sistemas capaces de aprender por ellos mismos a partir de un conjunto de datos (data set), sin ser programados de forma explícita.
RicardoMoya/KMeans_Python
El K-means es un método de Clustering que separa ‘K’ grupos de objetos (Clusters) de similar varianza, minimizando un concepto conocido como inercia
RicardoMoya/ExpectationMaximization_Python
El Expectation-maximization (EM) es un método estadístico de Clustering similar al K-means, pero con un enfoque probabilístico.
RicardoMoya/Reinforcemente_Learning_with_Python
En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases del módulo introductorio de Reinforcement Learning (Aprendizaje por Refuerzo)
RicardoMoya/OptimalNumClusters
No existe un criterio objetivo ni ampliamente válido para la elección de un número óptimo de Clusters; pero tenemos que tener en cuenta, que una mala elección de los mismos puede dar lugar a realizar agrupaciones de datos muy heterogéneos (pocos Clusters); o datos, que siendo muy similares unos a otros los agrupemos en Clusters diferentes (muchos Clusters).
RicardoMoya/Recommender_Systems_-Python-
En este proyecto de GitHhub podrás encontrar parte del material que utilizo para impartir las clases de Sistemas de Recomendación.
RicardoMoya/app_deep_learning
T81-558: PyTorch - Applications of Deep Neural Networks @Washington University in St. Louis
RicardoMoya/Deep_Machine_Learning_With_Python
RicardoMoya/Gson_Example
GSON es un API en Java, desarrollada por Google, que se utiliza para convertir objetos Java a JSON (serialización) y JSON a objetos Java (deserialización)
RicardoMoya/Herencia_Python
RicardoMoya/LinearRegression_Python
RicardoMoya/a-picture-is-worth-a-1000-words
I am trying to describe complex matters in simple doodles!
RicardoMoya/Analisis_Resultados_futbol_PowerBI
RicardoMoya/Android-StyleGan-Kotlin
RicardoMoya/CNN_clasificacion_imagenes_GPUvsCPU
Este proyecto muestra muestra de forma empírica la diferencia de tiempos en entrenar un modelo de Deep Learning con una CPU y una GPU.
RicardoMoya/FDM
The official PyTorch implementation of Fast Diffusion Model
RicardoMoya/Knn_Python
RicardoMoya/Lectura_Escritura_ficheros_python
RicardoMoya/llm-course
Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.
RicardoMoya/Miscelanea
RicardoMoya/Puppet_Ubuntu16.04_clean
RicardoMoya/Scraping_Python_jarroba
RicardoMoya/Singleton_Java
RicardoMoya/Surprise
A Python scikit for building and analyzing recommender systems
RicardoMoya/Toxicidad_Tweets_Politicos
PoC - Procesamiento del Lenguaje Natural: modelo NLP que asigna a un tweet una puntuación (score) sobre el nivel de "toxicidad política" que genera.
RicardoMoya/udlbook
Understanding Deep Learning - Simon J.D. Prince