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100			_aMello Román, Jorge Daniel _eAutor
245		0	_aModelos de clasificación basados en máquinas de vectores soporte / _cpor Jorge Daniel Mello Román [Autor]
264			_aEspaña : _bUNED, _c℗2013.
300			_a1 volumen
520			_aEn "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			_aAprendizaje automático
653			_aClasificación documental
653			_aMáquinas de soporte vectorial
942			_b2026/02/17 _cBK
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