1. Repositorio Institucional Universidad de Antioquia
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorOviedo Carrascal, Efraín Alberto-
dc.contributor.authorBru Diaz, Marcos Manuel-
dc.date.accessioned2021-12-09T14:50:46Z-
dc.date.available2021-12-09T14:50:46Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10495/24679-
dc.description.abstractRESUMEN : El proyecto pretende a partir del análisis de datos, predecir la cantidad de pasajeros que se saldrán de la Terminal de Transporte Norte de Medellín en determinada fecha, empleando diferentes modelos de machine learning como LinearRegression, RandomForestRegressor, KNeighborsRegressor, los cuales basan sus predicciones , en dadas unas variables etiquetadas de entrada(predictoras) predecir un número para realizar este análisis predictivo.spa
dc.format.extent44spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/draftspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/*
dc.titleModelos de aprendizaje supervisado para predecir la cantidad de pasajeros que saldrán de la Terminal de Transporte Norte de Medellín a otras regiones de Paísspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/otherspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccespa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
thesis.degree.nameEspecialista en Analítica y Ciencia de Datosspa
thesis.degree.levelEspecializaciónspa
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datosspa
thesis.degree.grantorUniversidad de Antioquiaspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ecspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónspa
dc.subject.unescoAnálisis de datos-
dc.subject.unescoData analysis-
dc.subject.lembAprendizaje supervisado (aprendizaje automático)-
dc.subject.lembSupervised learning (Machine learning)-
dc.subject.lembAprendizaje automático (inteligencia artificial)-
dc.subject.lembMachine learning-
dc.subject.lembTransporte de pasajeros-
dc.subject.lembTransportation-passengers traffic-
dc.subject.lembTerminales (transporte)-
dc.subject.lembTerminals (Transportation)-
dc.subject.agrovocTécnicas de predicción-
dc.subject.agrovocForecasting-
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3041-
dc.subject.unescourihttp://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214-
dc.relatedidentifier.urlhttps://github.com/MarcusBruDiaz/Monografiaspa
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