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7720205
Técnicas de mineria de datos
Descripción
Técnicas de mineria de datos
Sin etiquetas
mineriadedatos
ingeniería
Mapa Mental por
Lizbeth MC
, actualizado hace más de 1 año
Más
Menos
Creado por
Lizbeth MC
hace más de 7 años
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Resumen del Recurso
Técnicas de mineria de datos
Infrencia estadística
Nota:
hola
Clasificación o agrupamiento
Análisis de discriminantes lineales de Fisher
Árboles de decisión
Decisiones o condiciones organizadas en forma jerárquíca
Facilita la identificación de estructuras en espacios de alta dimensionalidad
Predecir variables categóricas
Distribución de instancias en clases
Algoritmos evolutivos
Búsqueda colectivaen el espacio de soluciones.
Siguen los patrones de la evolución biológica.
Agrupamiento, clasificación, y reglas de asociación.
Método de bayesianos
Naive Byes
Bases de datos reales
Elimina redundancia
Cuando tenemos una instancia sin clasificar y queremos saber su probabilidad
Programación lógica e inductiva
Pueden contener Predicados más complejos que las simpes comparaciones.
Incorporan de manera natural conocimiento de base .
Pueden usarse para descubrir patrones que afecten a varias relaciones.
Métodos basados en núcleos
Máquinas de vectores
Busca un discriminante lineal que maximice la distancia.
Redes neuronales
Permite modelar poblemas complejos
Facilitan la resolucion de la clasificación,regresión y agrupamiento
Variables numericas
Grafo dirigido
Inducción de reglas
Las condiciones pueden ser comparaciones entre un atributo y uno de los valores de su dominio
Se basan en el concepto de conjuntos de items frecuentes
Utilizan técnicas de conteo y soporte mínimo para obtener las reglas.
Aprendizaje basado en instancias
Las instancias se almacenan en memoria
Cuando llega una nueva, esta se intenta relacionar con las ya almacenadas.
Con esto, se trabaja directamente con ejemplos en lugar de reglas.
Muy útil para trabajar sobre tipos de datos no estándar, como textos o multimedia.
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