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En este repositorio se almacenan los diferentes cuadernos utilizados a la hora de programar los algoritmos de ML utilizados para el estudio y realización del TFG

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InigoMartinezCiriza/Codigo_TFG

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1. RandomForest Intro1.ipynb
1. RandomForest Intro1.ipynb
 
 
10. Origen de los eventos simulados puros.ipynb
10. Origen de los eventos simulados puros.ipynb
 
 
11. Motivo de la buena separación.ipynb
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12. Quizás hay demasiados gammas.ipynb
12. Quizás hay demasiados gammas.ipynb
 
 
12.2 Mejora RFC real-simu.ipynb
12.2 Mejora RFC real-simu.ipynb
 
 
12.3 Uso de energías reales y final.ipynb
12.3 Uso de energías reales y final.ipynb
 
 
13. Datos para el TFG.ipynb
13. Datos para el TFG.ipynb
 
 
2. RandomForest Intro2.ipynb
2. RandomForest Intro2.ipynb
 
 
3. Umbral, matriz de confusión y curvas ROC.ipynb
3. Umbral, matriz de confusión y curvas ROC.ipynb
 
 
4. RandomForest extra y distribución del clasificador.ipynb
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5. El mejor RF Classifier.ipynb
5. El mejor RF Classifier.ipynb
 
 
6. RF Regresor para la energía.ipynb
6. RF Regresor para la energía.ipynb
 
 
7. El mejor RF Regressor.ipynb
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7a Regressor mejor.ipynb
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8. RF de MC y Reales.ipynb
8. RF de MC y Reales.ipynb
 
 
9. Estudio del pico y mejora RF simulados y reales.ipynb
9. Estudio del pico y mejora RF simulados y reales.ipynb
 
 
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Codigo_TFG

En este repositorio se almacenan los diferentes cuadernos utilizados a la hora de programar los algoritmos de ML utilizados para el estudio y realización del TFG. Desde los primeros pasos de entendimiento y manejo de las librerías y paquetes hasta los resultados finales del trabajo.

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En este repositorio se almacenan los diferentes cuadernos utilizados a la hora de programar los algoritmos de ML utilizados para el estudio y realización del TFG

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machine-learning astrophysics randomforestregressor randomforestclassifier lst-1

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