Aquí tienes un post simple que respeta las reglas de AstroPaper, utilizando el título como H1 (Frontmatter) y comenzando el cuerpo del artículo con H2.
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El Gato Doméstico y la Data
El gato doméstico (Felis catus) es una de las mascotas más populares del mundo, y su presencia puede ser analizada usando principios de Data Science. No solo miramos su comportamiento, sino la cantidad de datos que generan: desde tendencias de alimentación hasta patrones de sueño.
Según estimaciones globales, la población de gatos supera los 600 millones, generando millones de puntos de datos diarios para analizar preferencias de marca de comida, visitas al veterinario y actividad física.
Comportamiento Felino y Machine Learning (H3)
Los científicos del comportamiento utilizan cada vez más modelos de Machine Learning para categorizar los patrones de comunicación felina. Se están desarrollando algoritmos para distinguir entre un “maullido de hambre”, un “maullido de atención” y un “maullido de alarma”.
# Ejemplo simple de cómo categorizar el sonido de un maullido
def categorizar_maullido(frecuencia, intensidad):
if frecuencia > 500 and intensidad > 80:
return "Alarma o Dolor"
elif frecuencia > 200 and intensidad < 60:
return "Atención Suave"
else:
return "Indefinido"
# Probando el modelo
maullido_prueba = categorizar_maullido(250, 45)
print(f"El maullido es: {maullido_prueba}")