Anàlisi de components principals amb kernels

dc.contributor.advisorVegas Lozano, Esteban
dc.contributor.authorVilches Baldonado, Núria
dc.date.accessioned2017-09-04T08:56:03Z
dc.date.available2017-09-04T08:56:03Z
dc.date.issued2017-01-17
dc.descriptionTreballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2017, Director: Esteban Vegas Lozanoca
dc.description.abstractEn els darrers anys hi ha hagut un augment en l’interès de l’anàlisi de dades però alhora una crescuda en la quantitat de dades a emmagatzemar. És per això, que han començat a aparèixer nous algorismes d’anàlisi de dades més òptims i eficients que els anteriors que faciliten l’anàlisi de gran quantitat de dades, l’anomenat Big Data. Moltes d’aquestes metodologies es troben dintre de l’anomenat machine learning o aprenentatge automàtic. Tots aquests mètodes són cada cop més aplicats en el dia a dia de les persones, en l’actualitat la majoria de grans empreses, com bancs, botigues, pàgines web, utilitzen l’estudi de dades en el desenvolupament de campanyes de publicitat, venta personalitzada, entre d’altres.ca
dc.format.extent73 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2445/114904
dc.language.isocatca
dc.rightscc-by-nc-nd (c) Núria Vilches Baldonado, 2017
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es
dc.sourceTreballs Finals de Grau (TFG) - Matemàtiques
dc.subject.classificationAprenentatge automàtic
dc.subject.classificationTreballs de fi de grau
dc.subject.classificationAnàlisi multivariableca
dc.subject.classificationDades massivesca
dc.subject.classificationFuncions de variables complexesca
dc.subject.classificationR (Llenguatge de programació)ca
dc.subject.otherMachine learning
dc.subject.otherBachelor's theses
dc.subject.otherMultivariate analysisen
dc.subject.otherBig dataen
dc.subject.otherFunctions of complex variablesen
dc.subject.otherR (Computer program language)en
dc.titleAnàlisi de components principals amb kernelsca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisca

Fitxers

Paquet original

Mostrant 1 - 1 de 1
Carregant...
Miniatura
Nom:
memoria.pdf
Mida:
775.46 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Descripció:
Memòria