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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10659| Título: | CARACTERIZACIÓN GEOGRAFICA DE TEMAS DELICTIVOS EN MÉXICO CON ALGORITMOS DE CLUSTERING Y REGRESIÓN DERIVADA DE LA LGAC INTELIGENCIA ARTIFICIAL. |
| Autor: | NÚÑEZ RODRÍGUEZ, ABRIL AIMÉ |
| Data: | 2020-02-13 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Culiacán |
| Descrição: | El proyecto consta de diferentes etapas, empezando por la extracción de datos, los cuales se obtienen de las bases de datos de INEGI. Una vez obtenida, se prosigue a limpiar, esto con el uso de tecnologías del lenguaje Python, ya que posee librerías que facilitan el trabajo. Después de limpiar los datos, se implementan algoritmos de machine learning tanto para el descubrimiento de grupos en los datos, así como la predicción de variables destacadas, todo esto a su vez, plasmado en un sistema de información geográfica. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Aparece nas colecções: | INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| Careacterizacion geografica de temas delictivos en mexico con algoritmos de clustering y regresio.pdf | 988.96 kB | Adobe PDF | Ver/Abrir | |
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