Estudio comparativo de métodos semi-supervisados para la detección de fraude de tarjetas de crédito
"Se realiza un estudio comparativo de métodos tradicionales para la detección de fraude en tarjetas de crédito: Random Forest, Support Vector Machine, Logitic Reggression y Boosting contra algoritmos semi supervisados de : Self Training, Co Training y Sequential Prediction Algorithim".-- T...
- Autores:
-
Vagnoni Mondragon, Emiliano
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61192
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/61192
- Palabra clave:
- Delitos por computador
Fraude
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | "Se realiza un estudio comparativo de métodos tradicionales para la detección de fraude en tarjetas de crédito: Random Forest, Support Vector Machine, Logitic Reggression y Boosting contra algoritmos semi supervisados de : Self Training, Co Training y Sequential Prediction Algorithim".-- Tomado del Formato de Documento de Grado. |
|---|