Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.authorMateo Vázquez, José Domingo 
dc.date.accessioned2017-12-20T11:20:00Z
dc.date.available2017-12-20T11:20:00Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-84-7993-635-8
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10334/3850
dc.description55 páginas.es
dc.description.abstractTrabajo de Máster en Economía, Finanzas y Computación. Director/Tutor: Dr. José Manuel Bravo Caro. Este proyecto final de máster aporta una solución al problema Santander Customer Satisfaction de la plataforma kaggle.com. Es un problema de aprendizaje automático que se encuadra dentro del aprendizaje supervisado y consiste en la predicción de la satisfacción de los clientes del Banco Santander. Se han utilizado diferentes algoritmos programados en el lenguaje de programación R así como diferentes librerías.es
dc.description.abstractThis MSc. final project brings a solution to the kaggle’s Santander Customer Satisfaction problem. This is a supervised machine learning’s problem about the prediction of client’s satisfaction. Some algorithms and their libraries were used to explore a solution. The programming language used was R.en
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Internacional de Andalucíaes
dc.relation.ispartofseriesMáster en Economía, Finanzas y Computaciónes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectPlataforma Kaggle.comes
dc.subjectSantander Costumer Satisfactiones
dc.subjectAprendizaje automático supervisadoes
dc.subjectLenguaje de programación Res
dc.titleCompetición de Kaggle.com : Santander Costumer Satisfactiones
dc.typemasterThesises
dc.rights.accessRightsopenAccesses


Ficheros en el ítem

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional