Modelos de mezclas Gaussianas como clasificadores en el contexto de machine learning

En este documento se hace un estudio de los modelos de mezclas gaussianas. Específicamente, se realiza un análisis de su estructura matemática, su interpretación y uno de los procedimientos clásicos de estimación de sus parámetros, se trata del algoritmo Esperanza-Maximización conocido en la literat...

Full description

Autores:
Martinez Castillo, Daniel Stiven
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/33093
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/33093
Palabra clave:
Mezclas
Probabilidad
Machine
Learning
Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
R (Lenguaje de programación para computadores)
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Análisis matemático
Estadística
Probabilidad
Mixture
Probability
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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description En este documento se hace un estudio de los modelos de mezclas gaussianas. Específicamente, se realiza un análisis de su estructura matemática, su interpretación y uno de los procedimientos clásicos de estimación de sus parámetros, se trata del algoritmo Esperanza-Maximización conocido en la literatura por sus siglas como algoritmo EM. Se ilustra la teoría presentada a través del uso del conjunto de datos "Rice_MSC_Dataset", para esto se implementa el paquete "mclust" en el software R.
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spelling Másmela Caita, Luis AlejandroMartinez Castillo, Daniel Stiven2023-12-13T15:41:03Z2023-12-13T15:41:03Z2022-07-05http://hdl.handle.net/11349/33093En este documento se hace un estudio de los modelos de mezclas gaussianas. Específicamente, se realiza un análisis de su estructura matemática, su interpretación y uno de los procedimientos clásicos de estimación de sus parámetros, se trata del algoritmo Esperanza-Maximización conocido en la literatura por sus siglas como algoritmo EM. Se ilustra la teoría presentada a través del uso del conjunto de datos "Rice_MSC_Dataset", para esto se implementa el paquete "mclust" en el software R.In this document I study of Gaussian mixture models. Specifically, an analysis of its mathematical structure, its interpretation and a classic method of estimating its parameters, the Expectation-Maximization algorithm known in the literature by its acronym as EM algorithm. The theory presented is illustrated through the use of the data set "Rice_MSC_Dataset", for this, the "mclust" package is implemented in the R software.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2MezclasProbabilidadMachineLearningMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasR (Lenguaje de programación para computadores)Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)Análisis matemáticoEstadísticaProbabilidadMixtureProbabilityMachineLearningModelos de mezclas Gaussianas como clasificadores en el contexto de machine learningGaussian mixture models as classifiers in the machine learning contextbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALMartinezCastilloDanielStiven2022.pdfMartinezCastilloDanielStiven2022.pdfDocumento Monografía de 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