Modelos de clasificación basados en máquinas de vectores soporte / (Registro nro. 7430)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| Campo de control interno | 01860nam a2200241Ia 4500 |
| 008 - ELEMENTOS DE LONGITUD FIJA - INFORMACIÓN GENERAL | |
| Campo de control de longitud fija | 260220t2013||||xx |||||||||||||| ||spa|| |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN | |
| Agencia de catalogación original | PY-SlUNAC |
| Idioma de catalogación | spa |
| Convenciones de descripción | rda |
| 041 ## - CÓDIGO DE IDIOMA | |
| Código de idioma para texto/pista de sonido o título separado | spa |
| 082 ## - NÚMERO DE CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
| Clasificación Decimal Dewey (CDD) | 511.8 |
| Clasificación Expansiva de Cutter (EC) | M489m |
| 100 ## - ASIENTO PRINCIPAL - NOMBRE PERSONAL | |
| Nombre personal | Mello Román, Jorge Daniel |
| Rol del autor | Autor |
| 245 #0 - TÍTULO | |
| Título | Modelos de clasificación basados en máquinas de vectores soporte / |
| Mención de responsabilidad | por Jorge Daniel Mello Román [Autor] |
| 264 ## - PIE DE IMPRENTA | |
| Lugar | España : |
| Editorial | UNED, |
| Año | ℗2013. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Páginas | 1 volumen |
| 520 ## - NOTA DE RESUMEN | |
| Nota de resumen | En "Modelos de clasificación basados en máquinas de vectores soporte", Jorge Daniel Mello Román presenta una investigación exhaustiva sobre las máquinas de vectores soporte (SVM), una técnica fundamental en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos. El autor detalla los fundamentos teóricos de SVM, explicando su capacidad para realizar clasificaciones lineales y no lineales a través de la utilización de funciones de kernel. A lo largo del texto, se examinan diversas aplicaciones prácticas de SVM en áreas como la biomedicina, el reconocimiento de patrones y la detección de fraudes, destacando su eficacia en comparación con otros métodos de clasificación. Mello Román también aborda los desafíos y limitaciones de estas técnicas, así como las estrategias para optimizar su rendimiento. El libro se convierte en una guía valiosa para investigadores y profesionales que buscan comprender y aplicar modelos de clasificación avanzados, ofreciendo tanto una base teórica sólida como ejemplos prácticos para su implementación en problemas del mundo real. |
| 653 ## - MATERIA - TÉRMINO TEMÁTICO NO CONTROLADO (PALABRAS CLAVE) | |
| Materia - término temático no controlado (palabras clave) | Aprendizaje automático |
| 653 ## - MATERIA - TÉRMINO TEMÁTICO NO CONTROLADO (PALABRAS CLAVE) | |
| Materia - término temático no controlado (palabras clave) | Clasificación documental |
| 653 ## - MATERIA - TÉRMINO TEMÁTICO NO CONTROLADO (PALABRAS CLAVE) | |
| Materia - término temático no controlado (palabras clave) | Máquinas de soporte vectorial |
| 942 ## - ELEMENTOS PERSONALIZADOS (KOHA) | |
| Fecha catalogación | 2026/02/17 |
| Tipo de documento | Libros |
| Fuente de Clasificacion | Colección | Ubicacion permanente | Biblioteca actual | Fecha de Ingreso a la Biblioteca | Origen de adquisición | Código de ubicación | Código de barras | Tipo de Item KOHA | Nota pública |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dewey Decimal Classification | Colección General (CG) | Biblioteca e Internet, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales | Biblioteca e Internet, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales | 02/20/2026 | Donación | 511.8 M489m | CG790 | Libros | Material disponible en la Biblioteca e Intenet, Campus UNA, San Lorenzo. |


