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Books on the topic 'Minería de datos – Algoritmos'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 17 February 2022

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1

1939-, Hopcroft John E., and Ullman Jeffrey D. 1942-, eds. Estructuras de datos y algoritmos. Addison-Wesley Iberoamericana, 1988.

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2

Minería de datos. Modelos y algoritmos. Editorial UOC, 2017.

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3

Jiménez Toledo, Javier Alejandro, Collazos Cesar, Robinson Andrés Jiménez Toledo, Oscar Revelo Sánchez, and Manuel Ernesto Bolaños González. CESMAG. Universidad Cesmag, 2020. http://dx.doi.org/10.15658/cesmag20.10090122.

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Abstract:

Avances y experiencias innovadoras en computación e informática es un libro resultado de investigación que recopila los principales estudios en temáticas como la Inteligencia Artificial, Deep Learning, minería de datos, Machine Learning, HCI, sistemas de control, algoritmos, Blockchain, informática educativa, videojuegos, pensamiento computacional, usabilidad, ingeniería de software, geolocalización, sistemas expertos, entre otras

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4

Giusti, Armando E. de. Algoritmos, Datos y Programas. Pearson Educacion, 2005.

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5

Aho, Alfred V. Estructuras de Datos y Algoritmos. Addison Wesley Longman, 1999.

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6

Algoritmos + Estructuras de Datos = Programas. Dossat, 1992.

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7

Wirth, Niklaus. Algoritmos y Estructura de Datos. Prentice Hall, 1991.

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8

Heileman, Gregory. Estructuras de Datos Algoritmos y Programacion. McGraw-Hill Interamericana, 1998.

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9

Estructura de datos: algoritmos, abstracción y objeto. McGraw-Hill Interamericana, 1999.

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10

Programacion En C++ Algoritmos - Estructura de Datos. McGraw-Hill Interamericana, 2000.

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11

C. Algoritmos, Programacion y Estructura de Datos. McGraw-Hill Interamericana, 2006.

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12

Estructura de Datos y Algoritmos En Java. Cecsa, 2003.

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13

Algoritmos y Estructura de Datos : Una Aproximación en C. Oxford University Press, 1999.

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14

Aguilar, Luis Joyanes. Algoritmos y Estructuras de Datos Una Perspectiva En C. McGraw-Hill Companies, 2005.

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15

Minería de datos a través de ejemplos - 1. edición. Alfaomega Grupo Editor, 2018.

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16

Algoritmos, estructura de datos y programación orientada a objetos - 1. ed. Ecoe Ediciones, 2005.

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17

Algoritmos y estructuras de datos: una perspectiva en C [recurso electrónico]. McGraw-Hill, 2013.

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18

Algoritmos y estructuras de datos: una perspectiva en C [recurso electrónico]. McGraw-Hill, 2013.

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19

Hasperué, Waldo. Extracción de conocimiento en grandes bases de datos utilizando estrategias adaptativas. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2014. http://dx.doi.org/10.35537/10915/35555.

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Abstract:

El objetivo general de esta tesis es el desarrollo de una técnica adaptativa para la extracción de conocimiento en grandes bases de datos. En el análisis de enormes volúmenes de datos resulta de interés contar con técnicas que permitan, primero analizar la información y obtener conocimiento útil en forma de reglas de clasificación y luego adaptar el conocimiento adquirido ante los cambios que ocurran en los datos originales. El aporte de la tesis está centrado en la definición de una técnica adaptativa que permite extraer conocimiento de grandes bases de datos a partir de un modelo dinámico ca

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20

Data Structures and Algorithms in C++. 2nd ed. Course Technology, 2000.

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21

Introduction to Pattern Recognition : Statistical, Structural, Neural and Fuzzy Logic Approaches (Series in Machine Perception and Artificial Intelligence). World Scientific Publishing Company, 1999.

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22

Rosales Torres, César Said, César Buenadicha Sánchez, and Tetsuro Narita. Autoevaluación ética de IA para actores del ecosistema emprendedor: Guía de aplicación. Inter-American Development Bank, 2021. http://dx.doi.org/10.18235/0003269.

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Abstract:

fAIr LAC, la iniciativa del Grupo BID que promueve el uso ético y responsable de la inteligencia artificial, a través de BID Lab ha elaborado una herramienta práctica de autoevaluación ética de IA para emprendedores, que permite llevar a cabo un análisis de la solución tecnológica basada en IA y manejo de datos. Este diagnóstico ayuda a los emprendedores a mejorar su desarrollo de producto, mientras que identifica las principales áreas de atención para prevenir errores, sesgos, discriminaciones y exclusiones resultantes del despliegue tecnológico. La autoevaluación ética de IA para emprendedor

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