Algoritmos de votación para clasificación supervisada: Métodos de selección de objetos (Spanish Edition)

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9783659049484: Algoritmos de votación para clasificación supervisada: Métodos de selección de objetos (Spanish Edition)

ALVOT (ALgoritmos de VOTación) es un modelo de algoritmos de clasificación supervisada basado en precedencias parciales que permite trabajar con descripciones de objetos en términos de variables numéricas y no numéricas simultáneamente e incluso admite valores desconocidos en las mismas. Éste ha sido utilizado en numerosos problemas prácticos en las denominadas ciencias poco formalizadas (“soft sciences”) como por ejemplo las geociencias, la medicina, la criminalística y otras. Los clasificadores ALVOT, como todos los clasificadores supervisados en general, necesitan de una “buena” matriz de entrenamiento para lograr clasificar con calidad; de aquí que sea un problema determinar qué objetos se deben seleccionar para el entrenamiento de los mismos. Es por esto que en el presente trabajo se proponen dos métodos de selección de objetos; el primero para mejorar la eficiencia sin afectar la eficacia sustancialmente de los clasificadores ALVOT, y el segundo para mejorar la eficacia al trabajar con bases de datos ruidosas.

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About the Author:

Es actualmente estudiante de doctorado del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica de México. Se graduó de ingeniero y master en ciencias en la Universidad de Ciego de Ávila, Cuba, en 2007. Ha publicado varios artículos en revistas referenciadas como “Sensors”, “Pattern Recognition” y “Lecture Notes in Computer Science”.

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Medina Pérez, Miguel Angel / Shulcloper, José Ruiz
ISBN 10: 3659049484 ISBN 13: 9783659049484
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Descripción Estado de conservación: New. Publisher/Verlag: Editorial Académica Española | Métodos de selección de objetos | ALVOT (ALgoritmos de VOTación) es un modelo de algoritmos de clasificación supervisada basado en precedencias parciales que permite trabajar con descripciones de objetos en términos de variables numéricas y no numéricas simultáneamente e incluso admite valores desconocidos en las mismas. Éste ha sido utilizado en numerosos problemas prácticos en las denominadas ciencias poco formalizadas ( soft sciences ) como por ejemplo las geociencias, la medicina, la criminalística y otras. Los clasificadores ALVOT, como todos los clasificadores supervisados en general, necesitan de una buena matriz de entrenamiento para lograr clasificar con calidad; de aquí que sea un problema determinar qué objetos se deben seleccionar para el entrenamiento de los mismos. Es por esto que en el presente trabajo se proponen dos métodos de selección de objetos; el primero para mejorar la eficiencia sin afectar la eficacia sustancialmente de los clasificadores ALVOT, y el segundo para mejorar la eficacia al trabajar con bases de datos ruidosas. | Format: Paperback | Language/Sprache: spa | 72 pp. Nº de ref. de la librería K9783659049484

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Miguel Angel Medina P Rez
Editorial: Eae Editorial Academia Espanola 2012-09-11 (2012)
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Descripción Eae Editorial Academia Espanola 2012-09-11, 2012. paperback. Estado de conservación: New. Nº de ref. de la librería 9783659049484

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Medina Pérez, Miguel Angel
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Miguel Angel Medina PÃ rez
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Descripción Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola. Paperback. Estado de conservación: New. Paperback. 72 pages. Dimensions: 8.7in. x 5.9in. x 0.2in.ALVOT (ALgoritmos de VOTacin) es un modelo de algoritmos de clasificacin supervisada basado en precedencias parciales que permite trabajar con descripciones de objetos en trminos de variables numricas y no numricas simultneamente e incluso admite valores desconocidos en las mismas. ste ha sido utilizado en numerosos problemas prcticos en las denominadas ciencias poco formalizadas (soft sciences) como por ejemplo las geociencias, la medicina, la criminalstica y otras. Los clasificadores ALVOT, como todos los clasificadores supervisados en general, necesitan de una buena matriz de entrenamiento para lograr clasificar con calidad; de aqu que sea un problema determinar qu objetos se deben seleccionar para el entrenamiento de los mismos. Es por esto que en el presente trabajo se proponen dos mtodos de seleccin de objetos; el primero para mejorar la eficiencia sin afectar la eficacia sustancialmente de los clasificadores ALVOT, y el segundo para mejorar la eficacia al trabajar con bases de datos ruidosas. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. Paperback. Nº de ref. de la librería 9783659049484

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Miguel Angel Medina P Rez, Jos Ruiz Shulcloper, Jose Ruiz Shulcloper
Editorial: EAE Editorial Academia Espanola, United States (2012)
ISBN 10: 3659049484 ISBN 13: 9783659049484
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Descripción EAE Editorial Academia Espanola, United States, 2012. Paperback. Estado de conservación: New. Aufl.. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.ALVOT (ALgoritmos de VOTacion) es un modelo de algoritmos de clasificacion supervisada basado en precedencias parciales que permite trabajar con descripciones de objetos en terminos de variables numericas y no numericas simultaneamente e incluso admite valores desconocidos en las mismas. Este ha sido utilizado en numerosos problemas practicos en las denominadas ciencias poco formalizadas ( soft sciences ) como por ejemplo las geociencias, la medicina, la criminalistica y otras. Los clasificadores ALVOT, como todos los clasificadores supervisados en general, necesitan de una buena matriz de entrenamiento para lograr clasificar con calidad; de aqui que sea un problema determinar que objetos se deben seleccionar para el entrenamiento de los mismos. Es por esto que en el presente trabajo se proponen dos metodos de seleccion de objetos; el primero para mejorar la eficiencia sin afectar la eficacia sustancialmente de los clasificadores ALVOT, y el segundo para mejorar la eficacia al trabajar con bases de datos ruidosas. Nº de ref. de la librería AAV9783659049484

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