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Pequeña inplementación del método de mínimos cuadrados con el método de descenso de gradiente.

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adosaa/GuiGradientDescent

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GuiGradientDescent

Pequeña inplementación del método de mínimos cuadrados con el método de descenso de gradiente.La aplicación esta escrita en el lenguaje de programación Python, y para su correcto funcionamiento necesita las siguiente librerías i/o dependencias:

-PyQt4 (http://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/download)

-Matplotlib(http://matplotlib.org/)

-Numpy(http://www.numpy.org/)

Para su instalación en el sistema operativo Windows, solo se debe ingresar a las paginas entre paréntesis de cada librería asociada, y descargar los archivos binarios(.exe) de cada uno. En el sistema operativo GNU/Linux y Unix en general, usando la librería pip, se instalan por medio de los siguientes comandos: sudo pip install numpy sudo pip install matplotlib sudo pip install pyqt4

Finalmente ejecutamos en el directorio donde esten los archivos:

python run.py

Por el momento, solo la he dejado funcionando con el dataset wine(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine), elimnando el feature de clase, y creando tareas de regresión con el ultimo feature(Proline). En trabajos futuros se planea dejarlo estandarizado para cualquier dataset y utilizando Validacion cruzada para la cracion de set de test y train.

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Pequeña inplementación del método de mínimos cuadrados con el método de descenso de gradiente.

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