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Machine Learning: Experimental Validation of Inhouse Advanced Data Classification Techniques. Improvement in Random Forest algorithm implemented in R language

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Machine Learning: Experimental Validation of Inhouse Advanced Data Classification Techniques. Improvement in Random Forest algorithm implemented in R language

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Nombre: Memoria.pdf
Tamaño: 1.665Mb
Formato: PDF
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dc.contributor.advisor Ferri Ramírez, César es_ES
dc.contributor.advisor Medhat Gaber, Mohamed es_ES
dc.contributor.author Isusi Fagoaga, Violeta Lucía es_ES
dc.date.accessioned 2015-10-29T12:19:42Z
dc.date.available 2015-10-29T12:19:42Z
dc.date.created 2015-09-21
dc.date.issued 2015-10-29
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/56727
dc.description.abstract Nowadays the amunt of data generated per day in the world is substantially higher. Therefore, it is crucial to improve the techniques for extracting knowledge in this context. This project research in this line regarding Classification Techniques by means of Decision Trees and specially improving the Random Forest algorithm performance through implementation of Diversified Random Forest algorithm in R language. es_ES
dc.format.extent 52 es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Machine Learning: Experimental Validation of Inhouse Advanced Data Classification Techniques. Improvement in Random Forest algorithm implemented in R language es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Isusi Fagoaga, VL. (2015). Machine Learning: Experimental Validation of Inhouse Advanced Data Classification Techniques. Improvement in Random Forest algorithm implemented in R language. http://hdl.handle.net/10251/56727. es_ES
dc.description.accrualMethod Archivo delegado es_ES


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