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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/4830

    Título
    Estudio de métodos de selección de instancias
    Autor
    Arnaiz González, ÁlvarUBU authority Orcid
    Director
    Rodríguez Diez, Juan JoséUBU authority Orcid
    García Osorio, CésarUBU authority Orcid
    Entidad
    Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil
    Fecha de publicación
    2018
    Fecha de lectura/defensa
    2018
    DOI
    10.36443/10259/4830
    Abstract
    En la tesis se ha realizado un estudio de las técnicas de selección de instancias: analizando el estado del arte y desarrollando nuevos métodos para cubrir algunas áreas que no habían recibido la debida atención hasta el momento. Los dos primeros capítulos presentan nuevos métodos de selección de instancias para regresión, un tema poco estudiado hasta la fecha en la literatura. El tercer capítulo, estudia la posibilidad de cómo la combinación de algoritmos de selección de instancias para regresión ofrece mejores resultados que los métodos por sí mismos. El último de los capítulos presenta una novedosa idea: la utilización de las funciones hash localmente sensibles para diseñar dos nuevos algoritmos de selección de instancias para clasificación. La ventaja que presenta esta solución, es que ambos algoritmos tienen complejidad lineal. Los resultados de esta tesis han sido publicados en cuatro artículos en revistas JCR del primer cuartil.
    Palabras clave
    preprocesamiento
    selección de instancias
    clasificación
    regresión
    filtrado de ruido
    preprocessing
    instance selection
    clasification
    regression
    noise filtering
    Materia
    Informática
    Computer science
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/4830
    Collections
    • Tesis Ingeniería Civil
    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
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    Nombre:
    Arnaiz_González.pdf
    Tamaño:
    5.316Mb
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    Adobe PDF
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