Aplicación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del beneficio por cliente a partir de métricas de Google Analytics
Autor: D. Pablo Eliseo Gonzalo Fuentes
*Espera unos segundos a que cargue el documento, el tiempo puede variar dependiendo de tu conexión a internet. Si lo prefieres, puedes descargar el archivo haciendo click en el enlace que se encuentra debajo.
Información
Descripción: Aplicación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del beneficio por cliente a partir de métricas de Google Analytics por D. Pablo Eliseo Gonzalo Fuentes. Este trabajo fin de grado explora el uso de Machine Learning para predecir ingresos de clientes basándose en datos de Google Analytics. Descubre cómo estos algoritmos pueden optimizar estrategias de marketing y mejorar la rentabilidad.
Páginas: 64
Megabytes: 0.84 MB
Esto puede interesarte
Algoritmo de Aprendizaje para Redes Bayesianas de Nodos Temporales
Extensión: PDF | 115 páginas
Algoritmo de Aprendizaje para Redes Bayesianas de Nodos Temporales por Pablo Francisco Hernández Leal es una tesis sobre el desarrollo de un algoritmo para aprender la estructura, intervalos y parámetros de Redes Bayesianas de Nodos Temporales (RBNT). Este trabajo ofrece una solución al problema de modelar información temporal con incertidumbre, crucial en diversos dominios.
Aprendizaje no supervisado y el algoritmo wake-sleep en redes neuronales
Extensión: PDF | 92 páginas
Aprendizaje no supervisado y el algoritmo wake-sleep en redes neuronales por Norma Pelaez Chavez, explora los fundamentos teóricos del aprendizaje no supervisado en redes neuronales. Analiza el algoritmo wake-sleep y su implementación en la máquina de Helmholtz.
Algoritmos de Machine Learning
Extensión: PDF | 18 páginas
Algoritmos de Machine Learning por Universidad Politécnica de Madrid, es una newsletter trimestral que proporciona una visión general de los algoritmos de Machine Learning más utilizados. Este documento es valioso para construir una base sólida de conocimientos y entender cómo usar correctamente estos algoritmos.
Técnicas boosting
Extensión: PDF | 84 páginas
Técnicas boosting por Manuel Pérez García es un estudio exhaustivo de los algoritmos de boosting, centrado en su aplicación y fundamentos teóricos. Explora desde AdaBoost hasta gradient boosting, proporcionando un valioso recurso para entender y aplicar estas potentes técnicas de machine learning.
Algoritmos de Aprendizaje Supervisado en la Clasificación de Exoplanetas en Python
Extensión: PDF | 81 páginas
Algoritmos de Aprendizaje Supervisado en la Clasificación de Exoplanetas en Python por Johans González Cangrejo es un estudio conciso sobre el uso de Machine Learning para clasificar exoplanetas utilizando datos de la NASA. Descubre cómo los algoritmos de aprendizaje supervisado pueden ayudar a entender el universo.
