Analisis del comportamiento de algoritmos de aprendizaje automático
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Actualmente nos encontramos en la era de la información en donde se produce, se difunde y se emplea gran cantidad de ésta diariamente, la cual puede ser estudiada y analizada con el fin de obtener nueva información. Aunado a este hecho se encuentran las redes sociales en las cuales se puede expresar una idea, concepto, opinión o evento. El análisis de las ideas, comentarios de Twitter, por ejemplo, escritas por la comunidad ha despertado el interés de muchos investigadores. Para la tarea del análisis de datos se utilizan algoritmos de aprendizaje automático, donde se emplean métodos q...
Actualmente nos encontramos en la era de la información en donde se produce, se difunde y se emplea gran cantidad de ésta diariamente, la cual puede ser estudiada y analizada con el fin de obtener nueva información. Aunado a este hecho se encuentran las redes sociales en las cuales se puede expresar una idea, concepto, opinión o evento. El análisis de las ideas, comentarios de Twitter, por ejemplo, escritas por la comunidad ha despertado el interés de muchos investigadores. Para la tarea del análisis de datos se utilizan algoritmos de aprendizaje automático, donde se emplean métodos que contribuyen a que las computadoras se instruyan con los datos proporcionados. La implementación de los algoritmos de aprendizaje automático es basta, teniendo como ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural, diagnosis, clasificación de sucesiones de ADN, etc. El enfoque de este proyecto es el análisis e investigación del comportamiento de los algoritmos de clasificación K-Means, K-Nearest Neighbors y Naïve Bayes, con el objetivo de catalogar delitos en la zona metropolitana, comparando su exactitud y precisión.
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