Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2440
Título : CLASIFICACIÓN SUPERVISADA DE SERIES DE TIEMPO MEDIANTE SU CARACTERIZACIÓN TEMPORAL A TRAVÉS DE MÉTODOS ACTUARIALES.
Autor: 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
Colección: Licenciatura en Actuaría

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
RI005500.pdf1.23 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.