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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(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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