# TID
Repositorio destinado a la asignatura de Tratamiento Inteligente de Datos del Máster en Ingeniería Informática en la UGR.
El repositorio se descomponen en trabajos teóricos y prácticos realizados en la asignatura.
### Prácticas
1. [Preprocesamiento de datos](https://github.com/Carlosma7/TID/tree/main/Practicas/Practica1): Se aplican técnicas de preprocesamiento sobre una base de datos de accidentes de coche.
2. [Clustering](https://github.com/Carlosma7/TID/tree/main/Practicas/Practica2): Se aplican diferentes técnicas de clustering sobre una base de datos de vinos.
3. [Clasificación](https://github.com/Carlosma7/TID/tree/main/Practicas/Practica3): Se aplican diferentes técnicas de clasificación sobre una base de datos de transacciones en eBay.
4. [Reglas de asociación](https://github.com/Carlosma7/TID/tree/main/Practicas/Practica4): Se investigan reglas de asociación sobre una base de datos de préstamos bancarios.
### Trabajo teórico
El tema del trabajo teórico es [Support Vector Machines](https://github.com/Carlosma7/TID/blob/main/Trabajo%20Teorico/TrabajoSVM.pdf) (SVM), realizado por <NAME>, <NAME> y por mi, <NAME>.
Las máquinas de vectores de soporte (del inglés Support Vector Machines, SVM) sonun conjunto de algoritmos de aprendizaje supervisado desarrollados por <NAME> su equipo en los laboratorios AT&T.
Esta técnica está pensada con problemas de clasificación y regresión. Dado un conjuntode ejemplos de entrenamiento podemos etiquetar las clases y entrenar SVM para construirun modelo que prediga la clase de una nueva muestra. Intuitivamente, SVM es un modeloque representa a los puntos de muestra en el espacio, separando las clases a 2 espacios lomás amplios posibles mediante un hiperplano de separación definido como el vector entrelos 2 puntos, de las 2 clases, más cercanos al que se llama vector soporte. Cuando lasnuevas muestras se ponen en correspondencia con dicho modelo, en función de los espaciosa los que pertenezcan, pueden ser clasificadas a una o la otra clase.
Más formalmente, SVM construye un hiperplano o conjunto de hiperplanos en un espa-cio de dimensionalidad muy alta (o incluso infinita) que puede ser utilizado en problemasde clasificación o regresión. Una buena separación entre las clases permitirá una clasifica-ción correcta.En este trabajo se intentará dar una idea de qué problemas puede SVM resolver congarantías y algunas aplicaciones actuales de dicha técnica.
### Trabajo práctico
El tema del trabajo práctico es [Contraconceptive Method Choice](https://github.com/Carlosma7/TID/tree/main/Practicas/Trabajo%20Practico). El enlace se puede ver en [Kaggle](https://www.kaggle.com/faizunnabi/contraceptive-method-choice).
Encuesta de 1987 en Indonesia acerca del método anticonceptivo escogido por las mujeres. Factores: educación de los integrantes del matrimonio, orientación religiosa, familia y otros.
El interés parte en el artículo *A Comparison of Prediction Accuracy, Complexity, and Training Time of Thirty-Three Old and New Classification Algorithms*.