Modelos Apilados y factores que pueden afectar la eficiencia
En la actualidad la minería de datos y el Machine Learning ofrecen potentes algoritmos de clasificación basados en modelos simples pero como interacciones de aprendizaje, automático hacen que estos modelos sean robustos, estos modelos son denominados Metaclasificados, donde su objetivo final es tene...
- Autores:
-
Campo Yepes, John Jairo
Cruz Castro, Daniel Leonardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/4150
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/4150
- Palabra clave:
- Metaclassifiers
Learning
Efficiency
Automatic learning
Modelos lineales (Estadística)
Estadística matemática
Modelos matemáticos (Estadística)
Modelos estadísticos
Metaclasificadores
Aprendizaje
Eficiencia
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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En la actualidad la minería de datos y el Machine Learning ofrecen potentes algoritmos de clasificación basados en modelos simples pero como interacciones de aprendizaje, automático hacen que estos modelos sean robustos, estos modelos son denominados Metaclasificados, donde su objetivo final es tener eficiencia optima en la clasificación. Los modelos apilados aprovechan la eficiencia de los metaclasificados para aumentar un poco más la eficiencia del resultado, ya que la predicción es lo que las empresas consideran más importante. |
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Los modelos apilados aprovechan la eficiencia de los metaclasificados para aumentar un poco más la eficiencia del resultado, ya que la predicción es lo que las empresas consideran más importante.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelos Apilados y factores que pueden afectar la eficienciaMetaclassifiersLearningEfficiencyAutomatic learningModelos lineales (Estadística)Estadística matemáticaModelos matemáticos (Estadística)Modelos estadísticosMetaclasificadoresAprendizajeEficienciaAprendizaje automáticoTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA Bogotáhttp://machinelearningmastery.com/machine-learning-ensembles-with-r/http://stackoverflow.com/questions/32106858/create-a-stacked-predictive-model-in-rhttp://www.vikparuchuri.com/blog/intro-to-ensemble-learning-in-r/https://www.r-bloggers.com/new-package-for-ensembling-r-models/https://gist.github.com/primaryobjects/41c4230e43e11029cff1http://stats.stackexchange.com/questions/179898/ensemble-models-in-rhttp://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/http://www.parallelr.com/r-deep-neural-network-from-scratch/https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-implement-stacking-and-blending-of-various-modelsin-r/3944ORIGINAL2017jairocampo.pdf2017jairocampo.pdfapplication/pdf3123175https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/4150/1/2017jairocampo.pdf52b167213489a9779efa916deb8877eeMD51metadata only access2017cartadefacultad.pdf2017cartadefacultad.pdfapplication/pdf50898https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/4150/4/2017cartadefacultad.pdf710a6780a729b7fa8f4f2935003274e3MD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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