Pronóstico de series de tiempo usando support vector machines
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TextoDetalles de publicación: Valparaíso : UTFSM, 2005Descripción: 64 h. : ilTema(s): SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES | SERIES DE TIEMPO | BC / MEM (memorias UTFSM con resúmenes)Clasificación CDD: M 006.4 Nota de disertación: Tesis (Ing. Civil en Informatica)- -Prof. guía : Héctor Allende Olivares ; prof. corref.: María Cristina Riff Rojas Tema: En este trabajo, Support Vector Machines (SVMs) se aplica un problema de pronóstico de series de tiempo, específicamente a datos financieros. Para ello, se realiza un estudio teórico previo, el cual da cuenta de las características de SVM que han hecho que sea utilizado en reconocimiento de rostros y letras, entre otras cosas. Una vez clara la teoría previa se visualiza su adaptación a series temporales.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | número de clasificación | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Memorias
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Biblioteca Central | Memorias | M 006.4 T853 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 3560900107572 |
Navegando Biblioteca Central Estantes, Ubicación: Memorias, Código de colección: Memorias Cerrar el navegador de estanterías (Oculta el navegador de estanterías)
CONSULTE EN LINEA A TRAVES DE REPOSITORIO INSTITUCIONAL
Tesis (Ing. Civil en Informatica)- -Prof. guía : Héctor Allende Olivares ; prof. corref.: María Cristina Riff Rojas
h.36-39
En este trabajo, Support Vector Machines (SVMs) se aplica un problema de pronóstico de series de tiempo, específicamente a datos financieros. Para ello, se realiza un estudio teórico previo, el cual da cuenta de las características de SVM que han hecho que sea utilizado en reconocimiento de rostros y letras, entre otras cosas. Una vez clara la teoría previa se visualiza su adaptación a series temporales.
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