Clasificación supervisada con redes neuronales. Un caso de aplicación / María Inés Stimolo.
Tipo de material:
TextoDetalles de publicación: Córdoba, Argentina : s.n., 2005 Descripción: 126 h. : ilTema(s): CONSUMIDORES | CLASIFICACION | COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR | REDES NEURONALES | CLIENTESClasificación CDD: 658.8342
Contenidos:
Nota de disertación: Tesis (maestría en estadística aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas, 2005.
Introducción -- 1. Relación de la teoría estadística con la teoría general del aprendizaje -- 2. Redes neuronales -- 3. Modelo logístico -- 4. Perceptron multicapa -- 5. Aplicación del modelo logístico -- 6. Aplicación de los modelos de redes neuronales -- 7. Conclusiones finales -- Anexos -- Bibliografía.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | URL | Estado | Notas | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Tesis de maestría
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Biblioteca Manuel Belgrano | R-TM 658.8342 S 49405 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Enlace al recurso | Disponible | Préstamo en sala de lectura | 49405 |
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| R-TM 658.151015 D 49403 Performance del análisis discriminante regularizado en la predicción de crisis financieras / | R-TM 658.562 T 49659 Optimización de superficies de multirespuesta aplicadas a calidad / | R-TM 658.834 C 49660 Análisis de variables latentes en investigación de mercados / | R-TM 658.8342 S 49405 Clasificación supervisada con redes neuronales. Un caso de aplicación / | R-TM CD 631.40727 B 53752 Alternativas para el análisis de datos composicionales con estructura de tratamiento : | R-V-D 331.252 I 43755 La tua pensione : | R-V-D 352.669 C 45333 Plan trienal de capacitación / |
Tesis (maestría en estadística aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas, 2005.
Introducción -- 1. Relación de la teoría estadística con la teoría general del aprendizaje -- 2. Redes neuronales -- 3. Modelo logístico -- 4. Perceptron multicapa -- 5. Aplicación del modelo logístico -- 6. Aplicación de los modelos de redes neuronales -- 7. Conclusiones finales -- Anexos -- Bibliografía.
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