Algoritmos de Votacion Para Clasificacion Supervisada
| AUTHOR | Shulcloper, Jose Ruiz; Shulcloper, Jos Ruiz; Medina P. Rez, Miguel Angel |
| PUBLISHER | Eae Editorial Academia Espanola (09/11/2012) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
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."
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783659049484
ISBN-10:
3659049484
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Spanish
More Product Details
Page Count:
72
Carton Quantity:
110
Product Dimensions:
6.00 x 0.17 x 9.00 inches
Weight:
0.26 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Information Technology
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
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."
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