Guías de laboratorio de minería de datos: ingeniería en sistemas
El compendio de guías de laboratorio de minería de datos, enfocadas a la Ingeniería en sistemas, incluyen prácticas que les permiten a los estudiantes fortalecer habilidades al aplicar conceptos de la asignatura en un ambiente de laboratorio. Esta guía articula experiencias fundamentales que incluye...
- Autores:
-
Diaz Martinez, Jorge Luis
- Tipo de recurso:
- Work document
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/13576
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- Palabra clave:
- Algoritmos de clasificación
Matriz de confusión
Métricas de evaluación
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El compendio de guías de laboratorio de minería de datos, enfocadas a la Ingeniería en sistemas, incluyen prácticas que les permiten a los estudiantes fortalecer habilidades al aplicar conceptos de la asignatura en un ambiente de laboratorio. Esta guía articula experiencias fundamentales que incluyen normativa de seguridad aplicable, recursos a utilizar, procedimientos, cálculos y un cuestionario de análisis. Con ello, los estudiantes podrán consolidar los conocimientos teórico-prácticos al aplicar conceptos de las temáticas de la asignatura de minería de datos. |
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Con ello, los estudiantes podrán consolidar los conocimientos teórico-prácticos al aplicar conceptos de las temáticas de la asignatura de minería de datos.Análisis de Algoritmos de Clasificación usando Métricas de Evaluación y Matriz de Confusión 3 -- Introducción 4 -- Objetivo 5 -- Recursos 5 -- Procedimiento experimental 5 -- Cuestionario 10 -- Referencias 11 -- Pre Informe Experiencia 1 1215 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaBarranquilla, ColombiaGuías de laboratorio de minería de datos: ingeniería en sistemasDocumento de trabajohttp://purl.org/coar/resource_type/c_8042http://purl.org/coar/resource_type/c_71bdhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wshttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fcTextinfo:eu-repo/semantics/reporthttp://purl.org/redcol/resource_type/WPhttp://purl.org/redcol/resource_type/IFIinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion[1] Roberto Cesar, M. O., German, L. B., Paola Patricia, A. C., Eugenia, A. R., Elisa Clementina, O. M., Jose, C. O., ... & Margarita, R. V. (2020, July). Method based on data mining techniques for breast cancer recurrence analysis. In International Conference on Swarm Intelligence (pp. 584- 596). 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