MichelleGrenier / facial_recognition_tp2_metodos

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capaz suavizar los parámetros óptimos que usa la corrida de la cátedra (la de los csv) #5

Open franco-metnum opened 6 years ago

franco-metnum commented 6 years ago

los k-vecinos más cercanos y las alfa-dimensiones del análisis de componentes principales :P

están en el cpp creo, después de pasar el vector de argumentos a variables

decía algo así como const int k = 5

bah, no se si hace falta en realidad

franco-metnum commented 6 years ago

podríamos hacer que cuando lo llamamos así: ./tp2 -m 0 -i ../data/train.csv -q ../data/test.csv -o salida.csv diga:

haciendo knn con los k = 5 vecinos más cercanos, método de la potencia con i = 1000 iteraciones, y pca con las alfa = 15 componentes principales

pero que también se lo pueda llamar así: ./tp2 -m 0 -i ../data/train.csv -q ../data/test.csv -o salida.csv -k 7 -i 10000 -a 13 y diga:

haciendo knn con los k = 7 vecinos más cercanos, método de la potencia con i = 10000 iteraciones, y pca con las alfa = 13 componentes principales