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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10627| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | A new number recognition approach using typical testors, genetic algorithms and neural networks |
| Autor : | Torres Constante, Eddy Alejandro |
| Director de Tesis : | Pérez, Noel, director |
| Descriptores : | Redes neuronales (Computadores) -- Investigaciones -- Tesis y disertaciones académicas. |
| Fecha de publicación : | 2021 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación) , Universidad San Francisco de Quito , Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2021 |
| Páginas : | 30 h. |
| Acceso: | openAccess CC0 1.0 Universal |
| Resumen : | Los testores, y en particular los testores típicos, se han utilizado en la selección de características y problemas de clasificación supervisada. Un objetivo al elegir qué características seleccionar es preservar la precisión. Esto también permite que un modelo mantenga su capacidad para discriminar entre clases. En consecuencia, proponemos el algoritmo de construcción del discriminador como una estrategia para lograr un subconjunto de características que preserven la precisión en la clasificación... |
| Descripción : | Testors, and particularly typical testors, have been used in feature selection and supervised classification problems. An objective on choosing what features select is to preserve accuracy. This also allows a model to keep its capacity to discriminate between classes. Consequently, we propose the discriminator construction algorithm as an strategy to achieve a subset of features that preserves accuracy. Some algorithms, in literature, only focus on finding the whole set of typical testors or building minimum length ones which do not consider accuracy on prediction over classifiers... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10627 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
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