Combinación de clasificadores en redes neurales
Descripción del Articulo
En este trabajo se describe la red neuronal como modelo estadístico no lineal, y se presenta aplicaciones de los métodos de combinación de clasificadores ‘’bagging’’ y ‘’boosting’’ en redes neuronales a las bases de datos sonar e iris, como una alternativa de reducción de la tasa de mala clasificaci...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2007 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/2673 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/2673 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Redes neuronales (Computación) https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00 |
| Sumario: | En este trabajo se describe la red neuronal como modelo estadístico no lineal, y se presenta aplicaciones de los métodos de combinación de clasificadores ‘’bagging’’ y ‘’boosting’’ en redes neuronales a las bases de datos sonar e iris, como una alternativa de reducción de la tasa de mala clasificación del método de redes neuronales. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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