Resumen:
Este trabajo se enfoca en la comparación de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje para el desarrollo de un detector de coral este detector consta de una parte de extracción de vectores característicos, la cual se realiza con filtros Gabor Wavelets, y una parte de clasificación de vectores que usan máquinas de aprendizaje basado en redes neuronales se realizó la comparación de la precisión y el tiempo de ejecución de nueve algoritmos de máquinas de aprendizaje, cuyo resultado que la selección del algoritmo de árboles de decisión.
Descripción:
This work focuses on the comparison of nine algorithms learning machines for the development of a detector coral this detector comprises a extraction portion eigenvectors , which is performed with filters Gabor Wavelets , and a sorting vector using learning machines based on neural networks comparing the accuracy and runtime nine machine learning algorithms , the result was realized that the algorithm selection decision trees.
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