Evaluación de Métodos Agregados de Aprendizaje de Máquina: Aplicación sobre datos de la misión Kepler

dc.contributor.advisor	Torres-Rojas, Francisco J.	es
dc.contributor.author	Morales-Esquivel, Sergio
dc.date.accessioned	2016-12-12T18:14:22Z
dc.date.available	2016-12-12T18:14:22Z
dc.date.issued	2016-10
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/2238/6761
dc.description	Proyecto de Graduación (Maestría en Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2016.	es
dc.description.abstract	Numerous tools and techniques have been used to and and study extrasolar planets, but none has been more successful than NASA's Kepler Space Telescope, which has discovered the majority of known exoplanets. Not only that, but the mission's data has been made available in an open format, allowing for independent efforts to not only and new exoplanet candidates.	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Instituto Tecnológico de Costa Rica.	es
dc.rights	acceso abierto	es
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	*
dc.subject	Boosting,	es
dc.subject	Bagging,	es
dc.subject	MODLEM,	es
dc.subject	Kepler	es
dc.title	Evaluación de Métodos Agregados de Aprendizaje de Máquina: Aplicación sobre datos de la misión Kepler	es
dc.type	tesis de maestría	es

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