1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería Industrial
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBaldeón Calisto, María Gabriela, dir.-
dc.contributor.authorOrbe Hidalgo, Joaquín-
dc.date.accessioned2025-12-01T16:51:44Z-
dc.date.available2025-12-01T16:51:44Z-
dc.date.issued2025-05-08-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2025es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14867-
dc.descriptionPredicting football match results is a challenge due to the sport's unpredictable factors that influence the result. The present study develops a data-driven model to predict English Premier League matches as wins, draws, or losses, by combining machine learning and deep learning algorithms using historical data from the last eight seasons...es_ES
dc.description.abstractPredecir los resultados de partidos de fútbol es un desafío debido a los factores impredecibles del deporte que influyen en el resultado. El presente estudio desarrolla un modelo basado en datos para predecir partidos de la Premier League inglesa como victorias, empates o derrotas, combinando algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizando datos históricos de las últimas ocho temporadas...es_ES
dc.format.extent35 h.es_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectFútbol - Algoritmos - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectProgramación matemáticaes_ES
dc.subjectDeportes - Teoría de la predicciónes_ES
dc.subjectIngeniería industriales_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherMatemáticases_ES
dc.titlePredicting Premier League Match Outcomes:Machine Learning Application for Football MatchAnalysises_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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