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Akademický článek

Caracterización de la deserción universitaria en la UNRN utilizando Minería de Datos

Autor: Sonia Formia, Laura Cristina Lanzarini, Waldo Hasperué

Publikováno v: Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología, Iss 11 (2013)

En el ámbito de la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN), y en particular en la Sede Atlántica desde la Licenciatura en Sistemas, es una creciente preocupación el fenómeno de deserción y desgranamiento que se ha podido apreciar en los cuatro

Externí odkaz: https://doaj.org/article/7801a03bd6d942fc977c35ca0fa703c6

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Minería de datos: pre-procesamiento

Autor: Ledesma Mejías, Christian

Publikováno v: REDIUMH. Depósito Digital de la UMH
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El estudio del ámbito médico es un tema muy importante y de interés en un gran número de trabajos de investigación, porque gracias a estos y a la aplicación de la Minería de datos en ellos se consigue conocer ciertos puntos como las probabilid

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=RECOLECTA___::31e173847407d2b47a1dc1e978e3e223
http://dspace.umh.es/handle/11000/26266

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Metodología de alerta temprana para el abandono y el rendimiento académico en grados y másters universitarios

Autor: Sobrino Poveda, Esther

Publikováno v: REDIUMH. Depósito Digital de la UMH
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Son muchos los motivos que conducen a que los estudiantes universitarios acaben abandonando sus carreras. La casuística que conduce al abandono es diferente en función de las ramas académicas, las facultades o escuelas y las circunstancias persona

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=RECOLECTA___::bbab8046624646ea5033cb8cac325d52
http://dspace.umh.es/handle/11000/26268

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Herramienta para analizar matrices de expresión génicas con machine learning

Autor: Rodríguez Pérez, Domingo Javier

Publikováno v: O2, repositorio institucional de la UOC
Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

En el campo de las aplicaciones biomédicas, es tan importante obtener una alta precisión como hacer que los modelos generados sean explicables para el personal clínico. Por esta razón, es esencial aplicar técnicas inteligentes que sean capaces d

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::d9de91420c5b4cb0cc527c20262802ab

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Methodology for identifying the key and enough factors for achieving objectives in sewer asset management

Autor: Hernández Rodríguez, Nathalie

Publikováno v: Repositorio Universidad Javeriana
Pontificia Universidad Javeriana
instacron:Pontificia Universidad Javeriana

El principal objetivo de la tesis doctoral fue desarrollar una metodología para determinar los factores suficientes y necesarios para alcanzar objetivos específicos en la gestión patrimonial de alcantarillados, teniendo en cuenta la cantidad y cal

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::f764cc43e3fda92dff3c70717e5c5f97

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Comparativa de técnicas Machine Learning sobre comportamiento de pago de clientes con cuentas por cobrar

Autor: Pesantez-Chuqui, Martha Cecilia

Publikováno v: Re-Unir. Archivo Institucional de la Universidad Internacional de La Rioja
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The following project aims to identify algorithm accurately using a comparison of Machine Learning techniques to detect payment behavior of customers with accounts receivable with the purpose of helping the collection management based on a correct pr

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::34c6b3572ea6e6e1deed8b4fe5c63df2
https://reunir.unir.net/handle/123456789/9734

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Factorización y selección de variables para modelos productivos en educación

Autor: Meca Sáez, Inmaculada

Publikováno v: REDIUMH. Depósito Digital de la UMH
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REDIUMH: Depósito Digital de la UMH
Universidad Miguel Hernández de Elche

El análisis del rendimiento académico de los estudiantes constituye un tema de gran interés que es objeto de numerosos trabajos de investigación. Las técnicas de Minería de Datos constituyen una herramienta de gran eficacia para predecir el ren

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::60b74ecf0749db1b80b5daed3ebdc098
http://hdl.handle.net/11000/7846

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Machine learning para la predicción de interacciones entre microARN y ARN mensajeros

Autor: Merino Monge, Manuel

Publikováno v: O2, repositorio institucional de la UOC
Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Un micro ARN es una pequeña secuencia de ADN que se une a un ARN mensajero y regula la actividad desempeñada por dicho gen, ya sea por degradación de la secuencia o inhibición de la actividad. Las características físicas y químicas que determi

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::9743ccab6f19e29bf9fb97da6c8284bb
http://hdl.handle.net/10609/73785

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Predicción y selección de características, mediante análisis local de la fiabilidad, para el mercado de valores y su extensión a problemas de clasificación y regresión

Autor: Martín Manso, Ricardo

Publikováno v: e-Archivo. Repositorio Institucional de la Universidad Carlos III de Madrid
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Esta tesis se encuadra dentro del ámbito del Aprendizaje Automático, un área de la Inteligencia Artificial (IA). A lo largo de la misma, se han diseñado y validado experimentalmente, nuevas técnicas de selección de atributos y de clasificación

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::b2c8a18e931f303d6f5dd2eb0ec84610
https://hdl.handle.net/10016/25783

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Seleção de atributos na previsão de insolvência: aplicação e avaliação usando dados brasileiros recentes

Autor: Francisco José dos Santos Alves, Frederico A. de Carvalho, Rui Américo Mathiasi Horta

Publikováno v: RAM. Revista de Administração Mackenzie, Vol 15, Iss 1, Pp 125-151 (2014)
RAM. Revista de Administração Mackenzie v.15 n.1 2014
RAM. Revista de Administração Mackenzie
Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM)
instacron:MACKENZIE
RAM. Revista de Administração Mackenzie, Volume: 15, Issue: 1, Pages: 125-151, Published: FEB 2014
Repositório Institucional da UFJF
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
instacron:UFJF

Previsão de falências pode ter grande utilidade para instituições financeiras e não financeiras no que se refere a tomar, antecipadamente, as melhores decisões possíveis quanto a empréstimos ou investimentos. Na literatura específica, muitos

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1ead3a814805ef6b78a22beaea2e773d
http://editorarevistas.mackenzie.br/index.php/RAM/article/view/4052/4628

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