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dc.contributorMartínez Sotoca, José
dc.contributorMontoliu Colás, Raúl
dc.contributor.authorSorlí Gimeno, Raquel
dc.contributor.otherUniversitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
dc.contributor.otherUniversitat Jaume I. Departament d'Enginyeria i Ciència dels Computadors
dc.date.accessioned2015-11-06T11:17:48Z
dc.date.available2015-11-06T11:17:48Z
dc.date.issued2014-11-28
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10234/138986
dc.descriptionTreball final de Màster Universitari en Sistemes Intel.ligents. Codi: SIE043. Curs acadèmic 2013-2014ca_CA
dc.description.abstractEn este trabajo se va a presentar un estado del arte de algunos de los principales métodos de ensemble para clasificadores con múltiples clases. La forma más popular de realizar clasificaciones con múltiples clases consta en subdividir el problema inicial en problemas binarios de pares de clases y una vez realizadas las predicciones se combinan los resultados de los clasificadores binarios. Además se realiza una comparativa aplicando los clasificadores Nearest Neighbor (KNN) y Support Vector Machines (SVM) creando un ensemble de clasificadores a partir de los resultados de de clasificadores binarios con estos algoritmos. Por último, se presentan unas conclusiones basadas en la experimentación realizada.ca_CA
dc.format.extent47 p.ca_CA
dc.format.mimetypeapplication/pdfca_CA
dc.language.isospaca_CA
dc.publisherUniversitat Jaume Ica_CA
dc.subjectMàster Universitari en Sistemes Intel·ligentsca_CA
dc.subjectMáster Universitario en Sistemas Inteligentesca_CA
dc.subjectMaster's Degree in Intelligent Systemsca_CA
dc.subjectClasificador multiclaseca_CA
dc.subjectEnsembleca_CA
dc.subjectAgregaciónca_CA
dc.subjectEntrenamientoca_CA
dc.subjectPredicciónca_CA
dc.subjectMáquinas de soporte vectorialca_CA
dc.titleAnálisis y resolución de problemas de clasificación con múltiples clasificadoresca_CA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisca_CA
dc.educationLevelEstudios de Postgradoca_CA
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessca_CA


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