Drogas - Historial de revisiones

Garanda: /* Reunion 27/02/2019 */

2019-02-27T11:24:05Z

‎Reunion 27/02/2019

2019-02-27T11:23:11Z

‎Reunion 27/02/2019

2019-02-27T11:22:58Z

2018-10-31T11:22:06Z

‎Experimentos

2018-10-31T11:16:07Z

‎Experimentos

2018-10-31T11:15:15Z

‎FCA

2018-10-24T12:00:33Z

‎Secuencia de respuestas

2018-10-24T11:58:32Z

2018-10-24T10:59:25Z

‎Pregunta

2018-10-24T10:58:11Z

‎Experimentos

← Revisión anterior		Revisión de 11:24 27 feb 2019
Línea 60:		Línea 60:
	Hemos quedado para el martes que viene para seguir viendo el tema.		Hemos quedado para el martes que viene para seguir viendo el tema.

−	He pensado que una propuesta	+	He pensado que una propuesta puede ser que: cuando la entropía baje de un cierto nivel, aplicar FCA a las respuestas.... ver qué sale

← Revisión anterior		Revisión de 11:23 27 feb 2019
Línea 50:		Línea 50:


−	=== Reunion 27/02/2019 ===	+	== Reunion 27/02/2019 ==

	Hemos visto como hacer un grafo de comportamiento y medir la variación de las respuestas mediante entropía de la información.		Hemos visto como hacer un grafo de comportamiento y medir la variación de las respuestas mediante entropía de la información.

← Revisión anterior		Revisión de 11:22 27 feb 2019
Línea 47:		Línea 47:
	=== Simular la puntuación ===		=== Simular la puntuación ===
	Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.		Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.
		+
		+
		+
		+	=== Reunion 27/02/2019 ===
		+
		+	Hemos visto como hacer un grafo de comportamiento y medir la variación de las respuestas mediante entropía de la información.
		+
		+	También se podría hacer la representación por conjuntos distintos de usuarios y si todos aprenden lo mismo e igual de rápido.
		+
		+	Hemos elegido PLOS one como una revista de caracter interdisciplinar y Q1
		+
		+	Hemos quedado para el martes que viene para seguir viendo el tema.
		+
		+	He pensado que una propuesta

← Revisión anterior		Revisión de 11:22 31 oct 2018
Línea 21:		Línea 21:
	Otra cosa es partir las experimentaciones en 3.... ya que se hacen en 3 fases distintas y LOS BOTONES SIGNIFICAN DIFERENTE		Otra cosa es partir las experimentaciones en 3.... ya que se hacen en 3 fases distintas y LOS BOTONES SIGNIFICAN DIFERENTE

−		+	Mirar si podemos encontrar los caminos "mas gordos"

@@ Línea 18: / Línea 18: @@
 == Experimentos ==
 Lista global de experimentos.
 === Red neuronal ===

@@ Línea 34: / Línea 34: @@
 === FCA ===
+Idea: y si vemos cuantas veces se repite cada combinacion... y ponemos solo las que se repiten mas de X veces.
-−
-−
 === Simular la puntuación ===
 Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.

← Revisión anterior		Revisión de 12:00 24 oct 2018
Línea 27:		Línea 27:


−	y si la afinidad entre	+	y si la afinidad entre usuarios fuera la subcadena común mas larga entre ellos???....

		+	otra afinidad... numero de cadenas comunes de longitud i... i=0..n
		+	Con eso se hace un vector y ya vemos como se trabaja

	=== FCA ===		=== FCA ===

← Revisión anterior		Revisión de 11:58 24 oct 2018
Línea 17:		Línea 17:

	== Experimentos ==		== Experimentos ==
		+	Lista global de experimentos.

		+	=== Red neuronal ===
		+	En este caso... hay que estudiar un poco más cómo hacerlo

		+	=== Secuencia de respuestas ===
		+	Pregunta: Detección de patrones
		+	Hacer un grafo donde representar la evolución de las respuestas, por colores, viendo si realmente toman caminos distintos o no.

		+
		+	y si la afinidad entre
		+
		+
		+	=== FCA ===

@@ Línea 10: / Línea 10: @@
 == Pregunta ==
-¿Estudiando las respuestas seríamos capaces de predecir si es consumidor de drogas o no?
+# ¿Estudiando las respuestas seríamos capaces de predecir si es consumidor de drogas o no?
 En realidad, la predicción del consumo no se podría hacer con machine learning, ya que no tenemos el antes y el después de la adicción para saber que características nos llevarían a la adicción y cuales no. Lo que se puede hacer en este trabajo es *caracterizar* al drogadicto, es decir, pasarle un test de drogas por ordenador.
 == Experimentos ==

← Revisión anterior		Revisión de 10:58 24 oct 2018
Línea 16:		Línea 16:

	== Experimentos ==		== Experimentos ==
		+
		+
		+
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		+
		+
		+
		+
		+
		+	=== Simular la puntuación ===
		+	Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.