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dc.contributor.advisorRodríguez Diez, Juan José 
dc.contributor.advisorGarcía Osorio, César 
dc.contributor.authorArnaiz González, Álvar 
dc.contributor.otherUniversidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil
dc.date.accessioned2018-07-02T07:57:33Z
dc.date.available2018-07-02T07:57:33Z
dc.date.issued2018
dc.date.submitted2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10259/4830
dc.description.abstractEn 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.es
dc.description.sponsorshipMinisterio de Economía, Industria y Competitividad, la Junta de Castilla y León y el Fondo Europeo para el Desarrollo Regional, proyectos TIN 2011-24046, TIN 2015-67534-P (MINECO/FEDER) y BU085P17 (JCyL/FEDER)es
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenges
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectpreprocesamientoes
dc.subjectselección de instanciases
dc.subjectclasificaciónes
dc.subjectregresiónes
dc.subjectfiltrado de ruidoes
dc.subjectpreprocessingen
dc.subjectinstance selectionen
dc.subjectclasificationen
dc.subjectregressionen
dc.subjectnoise filteringen
dc.subject.otherInformáticaes
dc.subject.otherComputer scienceen
dc.titleEstudio de métodos de selección de instanciases
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.rights.holderEste documento está sujeto a una licencia de uso Creative Commons, por la cual está permitido hacer copia, distribuir y comunicar públicamente la obra siempre que se cite al autor original y no se haga de él uso comercial ni obra derivadaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.identifier.doi10.36443/10259/4830
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificial
dc.subject.unesco1209.03 Análisis de Datos
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/MINECO/TIN 2011-24046
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/MINECO/TIN 2015-67534-P
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/JCyL/BU085P17
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion


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