Regularización en problemas lineales de regresión: Una visión estadística y económica aplicada a datos de desarrollo humano
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Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
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hdl:2117/365059
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2021-01
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Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
En este trabajo se estudian diferentes métodos de regularización aplicados a problemas predictivos de regresión. Para ello se utiliza una base de datos relativa a indicadores de desarrollo mundial y se enseñan los pasos típicos a seguir en este tipo de estudios, desde la recolecta y tratamiento de datos, hasta la obtención de predicciones y resultados. Este estudio abarca los campos del Machine Learning y de la Inteligencia Artificial, por lo que nos servirá también para hacer hincapié sobre la utilidad y las posibilidades de estos campos, y más concretamente de los Open Data, en la economía y en la sociedad en general. Destacar finalmente que, para complementar este trabajo se ha desarrollado una aplicación web, donde el usuario podrá visualizar lo explanado a lo largo de esta memoria de forma mucho más interactiva. This work studies different regularization methods applied to predictive regression problems. For this, a world development indicators database has been used. We will also see the classic steps to follow in such a task, from data collection and processing to obtaining predictions and results. This study falls into the fields of Machine Learning and Artificial Intelligence, so it will also serve to emphasize the usefulness and possibilities of these fields in economics studies. Finally, it should be noted that to complement this work a web application has been developed. In this the user can visualize what has been explained throughout this work in a much more interactive way.
MatèriesRegression analysis, Machine learning, Linked data, Anàlisi de regressió, Aprenentatge automàtic, Dades enllaçades
TitulacióGRAU EN ESTADÍSTICA (Pla 2009)
Col·leccions
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Garnica_Barco_Alvaro.pdf | 5,255Mb | Visualitza/Obre |