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dc.contributor.advisorVeliz Capuñay, Carlos Nilberto
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.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/2673
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.
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’’.
dc.description.uriTesis
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSM
dc.subjectRedes neuronales (Computación)
dc.titleCombinación de clasificadores en redes neurales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameMagíster en Estadística
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Unidad de Posgrado
thesis.degree.disciplineEstadística
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni07911208
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis


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