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Publikováno v:
Modeling Decisions for Artificial Intelligence ISBN: 9783030855284
MDAI
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In this paper we explore the use of fuzzy confidence functions for enhancing the performance of social recommenders with implicit preferences, focusing on K-Nearest Neighbors (KNN) collaborative filtering algorithms. Firstly, we measure the effects o
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::d93327e5ab476c4f1c245e39591a9695
https://doi.org/10.1007/978-3-030-85529-1_10
https://doi.org/10.1007/978-3-030-85529-1_10
Publikováno v:
Ingeniería y Ciencia, Vol 3, Iss 5 (2007)
En este trabajo se presenta el diseño e implementación de una ontología para el dominio del análisis del semen humano, cuyo objetivo es representar, organizar, formalizar y estandarizar el conocimiento del dominio, para que éste pueda ser compar
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https://doaj.org/article/b8568d86b7f04bedab159e9c3c8770b0
Publikováno v:
Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
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UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
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© 2017 Elsevier B.V. A post-processing technique for Support Vector Machine (SVM) algorithms for binary classification problems is introduced in order to obtain adequate accuracy on a priority class (labelled as a positive class). That is, the true
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c1050f825772848f24e58ed10fb8e8ae
https://hdl.handle.net/2117/111896
https://hdl.handle.net/2117/111896
Publikováno v:
UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
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Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
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idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
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Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya
Support Vector Machine (SVM) learning from imbalanced datasets, as well as most learning machines, can show poor performance on the minority class because SVMs were designed to induce a model based on the overall error. To improve their performance i
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5c9a2a106cc3e5aa1c14a7636da17dbe
http://hdl.handle.net/2117/110122
http://hdl.handle.net/2117/110122
Publikováno v:
Applied Soft Computing. 17:23-31
A new support vector machine, SVM, is introduced, called GSVM, which is specially designed for bi-classification problems where balanced accuracy between classes is the objective. Starting from a standard SVM, the GSVM is obtained from a low-cost pos
Autor:
Vanessa Fernández, Argenis Rojas, Esmeralda Ramos, Haydemar Núñez, Marcel Castro, Claudia Cressa
Publikováno v:
Revista de Sistemas, Cibernética e Informática, Vol 3, Iss 1, Pp 73-78 (2006)
En este trabajo se presenta un Sistema Experto (SE), que permite identificar especies de insectos acuáticos del Orden Plecóptera, Género Anacroneuria, a partir de características morfológicas. El SE cuenta con la funcionalidad de orientar a los
Autor:
Nora Montaño, Glendys Munoz, Haydemar Núñez, Vanessa Miguel, Esmeralda Ramos, Milagros Barrera
Publikováno v:
CLEI
Selection of techniques and activities to develop in students the competences of university degree programs is a complex and ambiguous activity, to which the designers of competency-based curricula must face when building the curricula's learning uni
Publikováno v:
Ventana Informatica.
Resumen Se propone en este trabajo una memoria organizacional que estructura y organiza la gran cantidad de conocimiento, experticia e informacion gerencial y tecnica que generan los investigadores durante la ejecucion de los proyectos de investigaci
Autor:
Esmeralda Ramos, Haydemar Núñez
Publikováno v:
CLEI
In this work an automatic classifier of undergraduate final projects based on text mining is presented. The dataset, comprising documents from four professional categories, was represented by means the vector space model with different index metrics.
Publikováno v:
Enlace, Volume: 6, Issue: 1, Pages: 57-71, Published: APR 2009
Enl@ce, Vol 6, Iss 1, Pp 57-71 (2009)
Enl@ce, Vol 6, Iss 1, Pp 57-71 (2009)
Este trabajo propone un esquema para evaluar ontologías, que son descripciones únicas en estado de modelado, de un dominio de conocimiento. Los criterios a evaluar en cada fase del ciclo de vida del desarrollo de la ontología son: el uso correcto
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::77b1f63c5c174a7dcb23f6c3e0422eb9
http://www.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1690-75152009000100005&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1690-75152009000100005&lng=en&tlng=en