Título :	CLASIFICACIÓN SUPERVISADA DE SERIES DE TIEMPO MEDIANTE SU CARACTERIZACIÓN TEMPORAL A TRAVÉS DE MÉTODOS ACTUARIALES.
Autor(es):	Adriana Regina Huante Varagas Samantha Aguilar Veyna
Palabras clave:	Aprendizaje supervisado Clasificación Recomendación musical K Nearest Neighbors KNN
Área:	CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
Fecha de publicación :	1-dic-2020
Facultad:	Facultad de Contaduría y Administración
Programa académico:	Licenciatura en Actuaría
Resumen:	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
Aparece en:	Licenciatura en Actuaría

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