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Arnaiz González, Álvar Rodríguez Diez, Juan José García Osorio, César Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil preprocesamiento selección de instancias clasificación regresión filtrado de ruido preprocessing instance selection clasification regression noise filtering 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. 2018-07-02 2018-07-02 2018 2018 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://hdl.handle.net/10259/4830 10.36443/10259/4830 eng info:eu-repo/grantAgreement/MINECO/TIN 2011-24046 info:eu-repo/grantAgreement/MINECO/TIN 2015-67534-P info:eu-repo/grantAgreement/JCyL/BU085P17 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 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International