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Título de Acceso Abierto

Que no valga la redundancia: reducción de dimensionalidad y regularización en Encuesta Nacional de Victimización

Bianca Pacini Walter Sosa Escudero

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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
"Este trabajo se concentra en la aplicación de técnicas provenientes de la literatura de machine learning en el contexto de una base de datos de victimización de alcance nacional en Argentina. En particular, se profundiza en la aplicación de dos métodos específicos: reducción de dimensionalidad mediante el uso de Componentes Principales y regularización a través de la técnica LASSO. Como resultado de la metodología propuesta, se logra obtener una caracterización pormenorizada de la percepción de la seguridad de los habitantes y por otra parte se exploran herramientas para predecir la denuncia de delitos."|Palabras clave: Componentes Principales, Regularización, LASSO, Machine Learning, Victimización, Delitos, Denuncias
Palabras clave – provistas por el repositorio digital

No disponibles.

Disponibilidad
Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2019 Repositorio Digital San Andrés (SNRD) acceso abierto

Información

Tipo de recurso:

tesis

Idiomas de la publicación

  • español castellano

País de edición

Argentina

Fecha de publicación

Información sobre licencias CC

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/