| dc.contributor.author | Muñoz-Elguezábal, Juan F. | |
| dc.contributor.author | Ledesma-Elorriaga, Rodrigo | |
| dc.contributor.author | Velázquez-Manzanero, Zurisadai | |
| dc.date.accessioned | 2015-12-15T17:47:35Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-21T19:29:50Z | |
| dc.date.available | 2023-03-21T19:29:50Z | |
| dc.date.issued | 2015-12-01 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/74843 | |
| dc.description | Proyecto de Aplicación Profesional que se basa en el área de conocimiento de Aprendizaje Computacional, que consiste en utilizar estadística y programación para construir modelos matemáticos, algunos de forma cerrada (clasificados como analíticos) y otros de forma abierta (clasificados como computacionales). En este proyecto se abordaron cuatro: Support Vector Machines, Árboles de decisión y variantes, Random Forest y Procesamiento de Lenguaje Natural. Como apoyo, se utilizó el sistema de control de versiones GIT y como plataforma de almacenamiento en la nube, se recurrió a GITHUB. | es |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.rights.uri | http://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-ND-2.5-MX.pdf | es |
| dc.subject | Modelación Matemática para el Desarrollo de Planes y Proyectos de Negocio | es |
| dc.subject | Modelos de Predicción en Empresas y Gobierno Mediante Aprendizaje Estadístico | es |
| dc.subject | Desarrollo Tecnológico y Generación de Riqueza Sustentable | es |
| dc.title | Modelos de predicción en empresas y gobierno mediante aprendizaje estadístico | es |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
