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dc.contributor.advisorGarcía Osorio, César 
dc.contributor.advisorRodríguez Diez, Juan José 
dc.contributor.authorPardo Aguilar, Carlos 
dc.contributor.otherUniversidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil
dc.date.accessioned2017-10-30T08:51:53Z
dc.date.available2017-10-30T08:51:53Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10259/4654
dc.description.abstractLa Inteligencia Artificial es el área de conocimiento que se dedica a la investigación en la mejora de algoritmos para añadir comportamiento más parecido al humano en los sistemas informáticos. La Minería de Datos es una de sus ramas, que está especializada en buscar y extraer información analizando conjuntos de datos. Su objeto de estudio son los sistemas que aprenden por sí mismos. Dentro de los sistemas que aprenden, se llaman sistemas con aprendizaje supervisado a aquellos a los que se les proporcionan tanto las entradas como las salidas esperadas de un conjunto de datos de entrenamiento. Cuando la salida esperada es una lista de categorías, el sistema se denomina clasificador, y cuando la salida es numérica, se denomina regresor. La combinavi ción de varios clasificadores o regresores para formar un sistema mejor se suele denominar con el término inglés ensemble y suele obtener mejores resultados que el de los métodos independientes que combina.es
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectRegresiónes
dc.subjectRotation Foresten
dc.subjectRandom Oracleen
dc.subjectProyecciones lineales supervisadases
dc.subjectMinería de Datoses
dc.subjectRegressionen
dc.subjectSupervised linear projectionsen
dc.subjectData miningen
dc.subject.otherInformáticaes
dc.subject.otherComputer scienceen
dc.titleMinería de Datos y combinación de regresoreses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.rights.holderEste documento está sujeto a una licencia de uso Creative Commons, por la cual está permitido hacer copia, distribuir y comunicar públicamente la obra siempre que se cite al autor original y no se haga de él uso comercial ni obra derivadaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.identifier.doi10.36443/10259/4654
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificial
dc.subject.unesco1206.01 Construcción de Algoritmos
dc.subject.unesco1209.03 Análisis de Datos
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion


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