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- La agregación de bootstrap, también conocida como empaquetado, es un metaalgoritmo de aprendizaje automático diseñado para mejorar la estabilidad y precisión de algoritmosde aprendizaje automático usados en clasificación estadística yregresión. Además reduce la varianza y ayuda a evitar elsobreajuste. Aunque es usualmente aplicado a métodos deárboles de decisión, puede ser usado con cualquiertipo de método. El empaquetado es un caso especial del promediado de modelos. (es)
- La agregación de bootstrap, también conocida como empaquetado, es un metaalgoritmo de aprendizaje automático diseñado para mejorar la estabilidad y precisión de algoritmosde aprendizaje automático usados en clasificación estadística yregresión. Además reduce la varianza y ayuda a evitar elsobreajuste. Aunque es usualmente aplicado a métodos deárboles de decisión, puede ser usado con cualquiertipo de método. El empaquetado es un caso especial del promediado de modelos. (es)
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- Alfaro (es)
- Breiman (es)
- Alfaro (es)
- Breiman (es)
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- 1996 (xsd:integer)
- 2012 (xsd:integer)
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- Leo (es)
- E., Gámez, M. and García, N. (es)
- Leo (es)
- E., Gámez, M. and García, N. (es)
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- adabag: An R
package for classification with AdaBoost.M1, AdaBoost- SAMME and Bagging (es)
- Bagging predictors (es)
- adabag: An R
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- Bagging predictors (es)
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- La agregación de bootstrap, también conocida como empaquetado, es un metaalgoritmo de aprendizaje automático diseñado para mejorar la estabilidad y precisión de algoritmosde aprendizaje automático usados en clasificación estadística yregresión. Además reduce la varianza y ayuda a evitar elsobreajuste. Aunque es usualmente aplicado a métodos deárboles de decisión, puede ser usado con cualquiertipo de método. El empaquetado es un caso especial del promediado de modelos. (es)
- La agregación de bootstrap, también conocida como empaquetado, es un metaalgoritmo de aprendizaje automático diseñado para mejorar la estabilidad y precisión de algoritmosde aprendizaje automático usados en clasificación estadística yregresión. Además reduce la varianza y ayuda a evitar elsobreajuste. Aunque es usualmente aplicado a métodos deárboles de decisión, puede ser usado con cualquiertipo de método. El empaquetado es un caso especial del promediado de modelos. (es)
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- Agregación de bootstrap (es)
- Agregación de bootstrap (es)
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