Publicación: Minería de datos_ Lección_Tema 2: Técnicas
dc.contributor.corpauthor | Fundación Universitaria Compensar | |
dc.coverage.spatial | Bogotá D.C. | |
dc.coverage.tgn | Bogotá D.C. | |
dc.date.accessioned | 2025-05-02T12:43:36Z | |
dc.date.available | 2025-05-02T12:43:36Z | |
dc.date.issued | 2025-05-02 | |
dc.description | Este recurso aborda temas de minería de datos, los cuales son: basados en árboles de decisión, reglas de asociación, Algoritmos evolutivos, lógica difusa y Redes Bayesianas. | spa |
dc.description.abstract | Este recurso permite descubrir temas de la minería de datos, donde los datos basados en árboles de decisión trae la fácil interpretación, el manejo de datos mixtos y ejemplos. En reglas de asociación se evidencia el descubrimiento de relaciones, el soporte y la confianza y el ejemplo. En Algoritmos evolutivos se muestra la inspiración biológica, la optimización global y el ejemplo. En el tema de lógica difusa se evidencia el manejo de incertidumbre, los sistemas expertos y el ejemplo. Por último, en las redes bayesianas se muestra el modelado de probabilidades, la inferencia causal y el ejemplo. | |
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dc.format.duration | 10 minutos | |
dc.format.extent | N/A | |
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dc.identifier.uri | https://repositoriocrai.ucompensar.edu.co/handle/compensar/5476 | |
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dc.publisher | Fundación Universitaria Compensar | |
dc.publisher.providerCountry | Colombia | |
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dc.rights.holder | Derechos Reservados - Fundación Universitaria Compensar | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
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dc.subject.unesco | Análisis de datos | |
dc.title | Minería de datos_ Lección_Tema 2: Técnicas | spa |
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lom.tipicalAgeRange | desde 18, Hasta 60 | |
lom.tipicalLearningTime | 10 minutos |
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