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El trabajo integra revisión analítica de literatura sobre satisfacción con la vida, variables explicativas vinculadas a educación, salud, vivienda, trabajo y relación comunitaria, además de calidad ambiental urbana y dimensión territorial. La metodología incorpora análisis exploratorio, patrones espaciales, y modelos de aprendizaje no supervisado y supervisado (redes neuronales, árbol de decisión y SVM) con datos de la Encuesta Multipropósito 2016.",{"@graph":59,"@context":116},[60,77,99],{"@type":61,"itemListElement":62},"BreadcrumbList",[63,68,71,74],{"item":64,"name":65,"@type":66,"position":67},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":69,"name":9,"@type":66,"position":70},"https://docshare.wps.com/es/document/",2,{"item":72,"name":27,"@type":66,"position":73},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":75,"name":55,"@type":66,"position":76},"https://docshare.wps.com/es/document/machine-learning-applied-to-evaluate-life-satisfaction-in-quitos-historic-center/128427/",4,{"url":75,"name":55,"@type":78,"image":79,"author":84,"headline":55,"publisher":87,"fileFormat":90,"inLanguage":53,"description":57,"dateModified":91,"datePublished":92,"encodingFormat":90,"isAccessibleForFree":93,"interactionStatistic":94},"DigitalDocument",{"url":80,"@type":81,"width":82,"height":83},"https://docshare.wps.com/thumbnails/machine-learning-applied-to-evaluate-life-satisfaction-in-quitos-historic-center/128427.png","ImageObject",300,407,{"name":85,"@type":86},"Ophelia","Person",{"url":64,"name":88,"@type":89},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-10-03","2026-08-05",true,{"@type":95,"interactionType":96,"userInteractionCount":98},"InteractionCounter",{"@type":97},"ViewAction",10,{"@type":100,"mainEntity":101},"FAQPage",[102,108,112],{"name":103,"@type":104,"acceptedAnswer":105},"Cuál es el objetivo principal del documento?","Question",{"text":106,"@type":107},"Aplicar Machine Learning para evaluar la satisfacción con la vida en el Centro Histórico de Quito, considerando variables socioeconómicas y contextuales vinculadas al territorio.","Answer",{"name":109,"@type":104,"acceptedAnswer":110},"Qué tipos de modelos de Machine Learning se utilizan?",{"text":111,"@type":107},"Se emplean estrategias de aprendizaje no supervisado (como regionalización espacial) y aprendizaje supervisado, incluyendo redes neuronales, árbol de decisión y máquinas de vector soporte (SVM).",{"name":113,"@type":104,"acceptedAnswer":114},"De dónde provienen los datos para el análisis?",{"text":115,"@type":107},"Los análisis se basan en la Encuesta Multipropósito 2016 (EMP), además de variables seleccionadas para explicar la satisfacción con la vida.","https://schema.org",{"og:url":75,"og:type":118,"og:title":55,"og:site_name":88,"og:description":57},"article",{"robots":120,"canonical":75},"index,follow",{"doc_id":122,"site_id":52},128427,1785947576,{"code":4,"msg":5,"data":125},{"doc_id":122,"user_id":126,"nickname":85,"user_avatar":127,"doc_module":4,"category_id":26,"category_name":27,"doc_title":55,"doc_description":57,"doc_content":128,"file_id":129,"file_url":130,"file_type":131,"file_size":132,"view_count":98,"is_deleted":4,"is_public":67,"is_downloadable":67,"audit_status":67,"page_count":133,"language":134,"language_code":53,"site_id":52,"html_lang":53,"table_of_contents":135,"faqs":136,"seo_title":137,"seo_description":57,"update_tm":123,"read_time":138},962084925290,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_085a072bc5b1113ac321206ff7593b45","Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, FLACSO Ecuador  \nDepartamento de Asuntos Públicos  \nConvocatoria 2021-2023  \nTesis para obtener el título de Maestría en Estudios Urbanos con mención en Geografía  \ny Procesos Territoriales  \nMachine Learning aplicada para evaluar la satisfacción con la vida en el Centro  \nHistórico de Quito  \nJefferson Alfredo Revelo Gutiérrez  \nAsesor: Pablo Cabrera Barona  \nLectores: Pablo Ordoñez y Pablo Velasco  \nQuito, marzo de 2024  \nDedicatoria  \nA mi amada madre, Nelly, cuya inquebrantable fe y apoyo incondicional han sido mi faro en este viaje académico. A mi querida familia: Yelitza, Diego y Anahí, Lily y Mario por su amor constante y comprensión en cada etapa de este camino.  \nA mi padre Walter y a mis abuelitos Jorge y Luz, cuyo legado de perseverancia ysabiduría me ha guiado a lo largo de los años.  \nAl docente investigador, Pablo Cabrera, cuyo valioso aporte en la FLACSO Ecuador hasido fundamental en el desarrollo de esta tesis. Su mentoría y orientación han sido un faro de conocimiento en mi travesía académica.  \nAl Ingeniero Richard Aguirre, por su apoyo inquebrantable y por sentar las sólidas bases de mi trayectoria profesional y académica.  \nEsta tesis es el resultado de la dedicación y el amor de todas estas personasexcepcionales: Kay, Lenin, Vane, Karlita, Dan, Mafer, Anita. A cada uno de ustedes, les dedico este logro con gratitud y cariño.  \nÍndice de contenidos  \nResumen .................................................................................................................................... 9  \nCapítulo 1. Introducción ...................................................................................................... 11  \n1.1 Antecedentes del problema y conceptos generales .................................................... 11  \n1.2 Justificación ............................................................................................................... 12  \n1.3 Pregunta de investigación .......................................................................................... 14  \n1.4 Objetivos .................................................................................................................... 14  \n1.4.1 Objetivos específicos: ....................................................................................... 14  \nCapítulo 2. Revisión analítica de literatura .......................................................................... 15  \n2.1 Satisfacción con la Vida ............................................................................................ 15  \n2.2 Variables explicativas ................................................................................................ 16  \n2.2.1 Educación alcanzada y salud actual .................................................................. 16  \n2.2.2 Salud actual ....................................................................................................... 17  \n2.2.3 Vivienda ............................................................................................................ 17  \n2.2.4 Trabajo .............................................................................................................. 18  \n2.2.5 Relación comunitaria ........................................................................................ 18  \n2.2.6 Calidad ambiental urbana.................................................................................. 19  \n2.3 El territorio y la satisfacción con la vida ................................................................... 20  \n2.4 Inteligencia Artificial ................................................................................................. 21  \n2.4.1 Machine Learning ............................................................................................. 22  \n2.4.2 Algoritmos de machine learning y deep learning para evaluar sentimientos humanos ........................................................................","cbCaicgu2qstGQE4","https://ap.wps.com/l/cbCaicgu2qstGQE4","pdf",5425300,106,"Spanish","# Resumen\n# Capítulo 1. Introducción\n## Antecedentes del problema y conceptos generales\n## Justificación\n## Pregunta de investigación\n## Objetivos\n## Objetivos específicos\n# Capítulo 2. Revisión analítica de literatura\n## Satisfacción con la Vida\n## Variables explicativas\n## El territorio y la satisfacción con la vida\n## Inteligencia Artificial\n# Capítulo 3. Metodología\n## Flujograma Metodológico\n## Descripción del área de estudio\n## Fuente de datos-Encuesta Multipropósito 2016 (EMP)\n## Elección de variables\n## Análisis exploratorio de datos\n## Aprendizaje no supervisado\n## Aprendizaje supervisado","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal del documento?\",\"answer\":\"Aplicar Machine Learning para evaluar la satisfacción con la vida en el Centro Histórico de Quito, considerando variables socioeconómicas y contextuales vinculadas al territorio.\"},{\"question\":\"Qué tipos de modelos de Machine Learning se utilizan?\",\"answer\":\"Se emplean estrategias de aprendizaje no supervisado (como regionalización espacial) y aprendizaje supervisado, incluyendo redes neuronales, árbol de decisión y máquinas de vector soporte (SVM).\"},{\"question\":\"De dónde provienen los datos para el análisis?\",\"answer\":\"Los análisis se basan en la Encuesta Multipropósito 2016 (EMP), además de variables seleccionadas para explicar la satisfacción con la vida.\"}]","Machine Learning aplicada para evaluar la satisfacción con la vida en el Centro Histórico de Quito | PDF",163]