srgmc/uc3m-aa-practica1

Repositorio para la práctica 1 de Aprendizaje Automático

Práctica 1

Repositorio para la práctica 1 realizado por Álvaro Galisteo (@SrGMC) y Alejandro Massotti (@alex19malop)

Modelos

Los modelos se podrán encontrar en el directorio models. Están ordenados por fase, conjunto de atributos y agente.

Datos en bruto

Los datos en bruto se encuentran en los dos archivos de Excel en el directorio excel

Herramientas

Las herramientas usadas en la práctica son las siguientes:

• generateData.sh: Permite generar instancias automáticamente. Es necesario que este script se ejecute desde el mismo directorio que busters.py. Cuando se ejecute, aparecerán ventanas de PacMan con control por teclado que se deberán jugar hasta que el script considere que las instancias generadas son las suficientes. La salida de los test aparecerán en el directorio weka_data
• fase3_extract_data.js: Genera medias, modas y desviaciones estándar a partir de los datos provistos en JSON. Estos datos generados en JSON han sido exportados directamente desde Excel. Los datos generados se pueden observar en el documento Fase3.xlsx