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Mostrando ítems 1-10 de 31
Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
(Universidad Señor de SipánPE, 2022)
La determinación del valor de departamentos habitacionales en la ciudad de Lima
presenta muchas dificultades debido a los métodos de tasación que son costosos,
requieren mucho tiempo y se caracterizan por su inflexibilidad, ...
Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
(Universidad Señor de SipánPE, 2022)
Aprendizaje de la estructura de redes Bayesianas usando recocido simulado y criterio Bayesiano
(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2004-05-01)
En la actualidad existen muchos problemas de dominios tan diversos como medicina, pronóstico del tiempo, mercado del petróleo, telecomunicaciones, etc., los cuales requieren de modelos que nos permitan razonar bajo ...
Optimización del clasificador “Naive Bayes” usando árbol de decisión C4.5
(Universidad Nacional Mayor de San MarcosPE, 2015)
El clasificador Naive Bayes es uno de los modelos de clasificación más efectivos, debido a su simplicidad, resistencia al ruido, poco tiempo de procesamiento y alto poder predictivo. El clasificador Naive Bayes asume una ...
Optimización del clasificador “Naive Bayes” usando árbol de decisión C4.5
(Universidad Nacional Mayor de San MarcosPE, 2015)
Predicción de mutaciones en secuencias de la proteína transcriptasa inversa del vih usando nuevos métodos para aprendizaje estructural de redes bayesianas
(Universidad Nacional de Colombia -Sede Medellín, 2008)
En el análisis de grandes volúmenes de datos es crucial la relación entre las variables. Una de las formas de modelar tales relaciones es usar una red bayesiana. El costo computacional del aprendizaje de una red bayesiana ...