Título :	CLASIFICACIÓN SUPERVISADA DE SERIES DE TIEMPO MEDIANTE SU CARACTERIZACIÓN TEMPORAL A TRAVÉS DE MÉTODOS ACTUARIALES.
Sustentante:	Adriana Regina Huante Varagas Samantha Aguilar Veyna
Palabras clave :	CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS OTRAS ESPECIALIDADES MATEMÁTICAS
Fecha de publicación :	1-dic-2020
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Contaduría y Administración
metadata.dc.degree.name:	Licenciatura en Actuaría
Descripción :	El propósito de esta tesis es determinar si son o no significativos los metadatos usados en la recomendación musical, puesto que esto limita la experiencia musical a géneros y artistas muy similares. En este trabajo se presenta una propuesta de clasificación de canciones mediante el análisis matemático y estadístico de sus elementos temporales, es decir características propias de la música, generando así una alternativa a algunos clasificadores actuales que tienden a incluir en la caracterización de las canciones elementos ajenos a la música en sí, tales como año, artista, calificación, popularidad entre otras. Para ello se optó por utilizar el método de clasificación K Nearest Neighbors.
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2440
Otros identificadores :	Aprendizaje supervisado Clasificación Recomendación musical K Nearest Neighbors KNN
Aparece en las colecciones:	Licenciatura en Actuaría

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