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Minería de Datos y combinación de regresores Pardo Aguilar, Carlos García Osorio, César Rodríguez Diez, Juan José Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil Regresión Proyecciones lineales supervisadas Minería de Datos Rotation Forest Random Oracle Regression Supervised linear projections Data mining Informática Computer science 1203.04 Inteligencia Artificial 1206.01 Construcción de Algoritmos 1209.03 Análisis de Datos La Inteligencia Artificial es el área de conocimiento que se dedica a la investigación en la mejora de algoritmos para añadir comportamiento más parecido al humano en los sistemas informáticos. La Minería de Datos es una de sus ramas, que está especializada en buscar y extraer información analizando conjuntos de datos. Su objeto de estudio son los sistemas que aprenden por sí mismos. Dentro de los sistemas que aprenden, se llaman sistemas con aprendizaje supervisado a aquellos a los que se les proporcionan tanto las entradas como las salidas esperadas de un conjunto de datos de entrenamiento. Cuando la salida esperada es una lista de categorías, el sistema se denomina clasificador, y cuando la salida es numérica, se denomina regresor. La combinavi ción de varios clasificadores o regresores para formar un sistema mejor se suele denominar con el término inglés ensemble y suele obtener mejores resultados que el de los métodos independientes que combina. 2017-10-30T08:51:53Z 2017-10-30T08:51:53Z 2016 2016 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://hdl.handle.net/10259/4654 10.36443/10259/4654 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Este 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 derivada info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf https://riubu.ubu.es/bitstream/10259/4654/6/Pardo_Aguilar.pdf.jpg Hispana TEXT http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ RIUBU. Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos http://hdl.handle.net/10259/4654