Minería de datos y combinación de regresores

  1. Pardo Aguilar, Carlos
Dirigida por:
  1. César García Osorio Director
  2. Juan José Rodríguez Diez Director

Universidad de defensa: Universidad de Burgos

Fecha de defensa: 15 de diciembre de 2015

Tribunal:
  1. Carlos Javier Alonso González Presidente
  2. Jesús M. Maudes Raedo Secretario
  3. Julián Luengo Martín Vocal
  4. Gonzalo Cerruela García Vocal
  5. José Francisco Díez Pastor Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 420567 DIALNET lock_openRIUBU editor

Resumen

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.