1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Matemáticas
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGuzzardi, Luca (dir)-
dc.contributor.authorOviedo Collahuazo, Axel Leonardo-
dc.date.accessioned2017-03-31T19:49:09Z-
dc.date.available2017-03-31T19:49:09Z-
dc.date.issued2015-12-
dc.identifier.citationTesis (Licenciado en Matemáticas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2015es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/6190-
dc.descriptionIn Machine Learning wedistin guish be tweent wotypesoferror.The error Ein, whichis the error thatisminimizedtolookforthetargetfunction,and the error Eout that isrequiredtobe low.Inliterature,wefindmanyinvestigationsthatrelatethesetwoerrors.Thesedependonthe complexityofthetargetfunction,theamountofnoiseandtheamountpoints.However,there are notrelationsbetweentheerrorsandthepointsdistribution.Thisisafirstattempttotrace this relation.es_ES
dc.description.abstractEn aprendizaje de máquinas se distingue entre dos formas de errores. El error Ein, que es el error que se minimiza para buscar la función objetivo, y el error Eout que se requiere sea baja. En literatura, se encuentran muchas investigaciones que relacionan los dos errores.es_ES
dc.format.extent31 h. : il.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito: USFQ, 2015es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectConstantes Matemáticases_ES
dc.subjectAplicaciónes_ES
dc.subjectOptimizacion Matemáticaes_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherMatemáticases_ES
dc.titleAplicación de la Constante de Lebesgue al aprendizaje de máquinases_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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