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dc.contributor.advisorGonzález Diez, Héctor Raúl-
dc.contributor.authorGarcía Albear, Zuleyma-
dc.coverage.spatial1001206es
dc.date.accessioned2019-12-03T20:15:58Z-
dc.date.available2019-12-03T20:15:58Z-
dc.date.issued2017-06-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/8091-
dc.description.abstractLa presente investigación tiene como objetivo implementar en MATLAB el algoritmo de transformación Multi-target Stacking (MTS) para problemas de predicción con salidas compuestas. En la investigación se partió del estudio de los diferentes algoritmos de predicción con salidas compuestas existentes así como las diferentes herramientas disponibles para su implementación. Los problemas de predicción con salidas compuestas son aquellos que permiten predecir un conjunto de variables de salida de manera simultánea a partir de un conjunto de entrenamiento dado. Se emplearon 12 bases de datos reales para evaluar el algoritmo MTS mediante el promedio del error cuadrático medio entre lo predicho del algoritmo y lo medido en cada base de datos para las variables de salida.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de las Ciencias Informáticas. Facultad 2es
dc.subjectMTSes
dc.subjectMATLABes
dc.subjectPROBLEMAS DE PREDICCION CON SALIDAS COMPUESTASes
dc.subject.otherALGORITMOSes
dc.subject.otherHERRAMIENTASes
dc.subject.otherAPRENDIZAJE AUTOMATICOes
dc.subject.otherANALISIS DE REGRESIONes
dc.titleImplementación en MATLAB del algoritmo MTS para problemas de predicción con salidas compuestases
dc.typebachelorThesises
Aparece en las colecciones: Trabajos de Diploma

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