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  1. Aprendizaje maquinal multivalores

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    Resumen: Entre más grande sea la base de conocimientos, es más probable que la hipótesis final esté construida con más cláusulas, por lo tanto es más difícil de interpretar. De este inconveniente nace la necesidad de crear nuevas cláusulas que permitan crear hipótesis con menos cláusulas, que además aporten información, que...
    Tema: Representación del conocimiento (Teoría de la información), Inteligencia artificial, Artificial intelligence -- Data processing, Machine learning -- Mathematics, Knowledge representation (Information theory), and Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
    Creador: Muñoz Texzocotetla, Orlando
    Colaborador: Goddard Close, John Charles Henry, Morales Manzanares, Eduardo, Gutiérrez Andrade, Miguel Ángel, and Mac Kinney Romero, René
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Maestria en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2011
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.bv73c046q