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Título: Minería de datos aplicada a Credit Scoring
Autores: Figueroa, Mauricio
Fecha: 2011-10-03
2011-10-03
2006-09
Publicador: Universidad San Francisco de Quito
Fuente:
Tipo: Tesis
Tema: Análisis Matemático
Matemáticas Aplicadas
CIENCIAS
MATEMÁTICAS
Descripción: En el presente trabajo se explora las técnicas de clasificación conocidas como análisis discriminante, análisis de Fisher, regresíon logística, árboles de clasificación, redes neuronales y support vectors machines y las particularidades de su aplicación al proceso de aprobación de créditos de consumo denominado credit scoring.
Methods for classi¯cation like discriminant analysis, Fisher analysis, logistic regression, classi¯cation trees, neural networks and support vectors machines and its applications to credit scoring are revised in this paper.
Idioma: Español