Minería de datos y combinación de regresores

• Autores: Carlos Pardo Aguilar
• Directores de la Tesis: César García Osorio (dir. tes.) , Juan José Rodríguez Diez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Burgos ( España ) en 2015
• Idioma: español
• Número de páginas: 174
• Tribunal Calificador de la Tesis: Carlos Javier Alonso González (presid.) , Jesús M. Maudes Raedo (secret.) , Gonzalo Cerruela García (voc.) , José Francisco Díez Pastor (voc.) , Julián Luengo Martín (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RIUBU
• 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.