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Aprendizaje de Clasificadores Bayesianos Estáticos y Dinámicos

dc.contributor.advisorSucar Succar, Luis Enriquees
dc.contributor.authorMartínez Arroya, Miriam
dc.date.accessioned2015-08-17T11:32:39Zen
dc.date.available2015-08-17T11:32:39Zen
dc.date.issued2007-01-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/572456en
dc.description.abstractAunque el clasificador bayesiano simple ha sido ampliamente utilizado debido a que es un modelo de clasificacio ?n eficiente, fácil de aprender y con gran exactitud en muchos dominios, este presenta dos principales desventajas: la exactitud de la clasific
dc.languagespa
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
dc.relation.isFormatOfversión publicadaes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0*
dc.subject.classificationAreaes_MX
dc.titleAprendizaje de Clasificadores Bayesianos Estáticos y Dinámicoses
dc.typeTesis Doctorado / doctoral Thesis
thesis.degree.levelDoctor en Ciencias Computacionaleses
dc.contributor.committeememberDra. Mónica larre Bolaños Cachoes
dc.contributor.committeememberDr. Nehl Hernández Gresses
dc.contributor.committeememberDr. Manuel Valenzuela Rendónes
thesis.degree.disciplineEscuela de Graduados en Informática y Computaciónes
thesis.degree.namePrograma de Graduados en Informática y Computaciónes
dc.subject.keywordClasificadoreses
dc.subject.keywordBayesianoses
dc.subject.keywordEtapases
thesis.degree.programCampus Cuernavacaes
dc.subject.disciplineIngeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Scienceses
dc.audience.educationlevelInvestigadores/Researchers
refterms.dateFOA2018-03-16T15:09:26Z
refterms.dateFOA2018-03-16T15:09:27Z
dc.identificatorCampo
dc.identificator7
dc.identificator33
dc.identificator3304
dc.identificator120317


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