xmlui.ArtifactBrowser.AdvancedSearch.title

Show simple item record

dc.contributor.advisorVeliz C., Carlos
dc.contributor.authorTorre Dueñas, Cleto de la
dc.date.accessioned2013-08-20T21:16:17Z
dc.date.available2013-08-20T21:16:17Z
dc.date.issued2007
dc.identifier.urihttp://cybertesis.unmsm.edu.pe/handle/cybertesis/2673
dc.description.abstractEn 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.es
dc.description.abstract-- In this thesis is described a neural networks as statistic model non linear and it study the method of the combination of classifiers bagging and boosting in neural networks as an alternative of reduction of the wrong rate’s classifiers for the method of neural networks. As application of this procedures are analyzed the base of dates. They are very known as ‘’ sonar’’ and ‘’iris’’.en
dc.description.uriTesises
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSMes
dc.subjectRedes neuronales (Computación)es
dc.titleCombinación de clasificadores en redes neuraleses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record