1. Repositorio Digital USFQ
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorPérez, Noel, director-
dc.contributor.authorTorres Constante, Eddy Alejandro-
dc.date.accessioned2022-03-09T21:48:27Z-
dc.date.available2022-03-09T21:48:27Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación) , Universidad San Francisco de Quito , Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2021es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10627-
dc.descriptionTestors, 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...es_ES
dc.description.abstractLos 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...es_ES
dc.format.extent30 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subjectRedes neuronales (Computadores) -- Investigaciones -- Tesis y disertaciones académicas.es_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.titleA new number recognition approach using typical testors, genetic algorithms and neural networkses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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