Técnicas de Regularización en el aprendizaje estadístico

Perea Luque, Juan Rafael. (2019). Técnicas de Regularización en el aprendizaje estadístico Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Facultad de Ciencias

Ficheros (Some files may be inaccessible until you login with your e-spacio credentials)
Nombre Descripción Tipo MIME Size
Perea_Luque_JuanRafael_TFM.pdf Perea_Luque_JuanRafael_TFM.pdf application/pdf 3.26MB

Título Técnicas de Regularización en el aprendizaje estadístico
Autor(es) Perea Luque, Juan Rafael
Resumen En el presente trabajo se exponen las principales técnicas de regularización en el aprendizaje estadístico para sistemas de alta dimensión (𝑝≫𝑛) asumiendo la consideración de dispersión (sparsity), y su implementación en los más comunes métodos de agrupamiento (clustering), como son el agrupamiento jerárquico y el agrupamiento k-medias, (k-means) ilustrando su aplicación con ejemplos realizados en R.
Abstract In this paper, the main techniques of regularization in statistical learning for high-dimensional systems (𝑝≫𝑛) are shown, assuming the consideration of sparsity, and its implementation in the most common clustering methods, such as hierarchical clustering and k-means clustering. Illustrating its application with examples developed in R language.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster. Máster Universitario en Matemáticas Avanzadas. Especialidad en Estadística e Investigación operativa. UNED
Materia(s) Matemáticas
Palabra clave clustering
elastic net
LASSO
hierarchical clustering
high-dimensional statistic
k-means clustering
R
regularization methods
ridge
sparse systems
statistic learning
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Facultad de Ciencias
Director/Tutor Navarro Veguillas, Hilario
Fecha 2019-10-14
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:masterMatavanz-Jrperea
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:masterMatavanz-Jrperea
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
Versión Tipo de filtro
Contador de citas: Google Scholar Search Google Scholar
Estadísticas de acceso: 24 Visitas, 12 Descargas  -  Estadísticas en detalle
Creado: Thu, 07 Nov 2019, 22:18:06 CET