{"id":89300,"date":"2018-03-10T00:14:24","date_gmt":"2018-03-10T00:14:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/nuevos-desarrollos-en-aprendizaje-inductivo\/"},"modified":"2018-03-10T00:14:24","modified_gmt":"2018-03-10T00:14:24","slug":"nuevos-desarrollos-en-aprendizaje-inductivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/nuevos-desarrollos-en-aprendizaje-inductivo\/","title":{"rendered":"Nuevos desarrollos en aprendizaje inductivo"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Gonzalo Pascual Ramos Jimenez <\/strong><\/h2>\n<p>Esta tesis se encuadra dentro de la inteligencia artificial. Concretamente se centra en el aspecto del aprendizaje, y dentro de este en un tema de gran actividad y con buenos resultados empiricos: el aprendizaje inductivo de arboles de decision.  las principales aportaciones de esta tesis son:  -una formalizacion completa y rigurosa de los algoritmos de induccion de arboles de decisi\u00f3n, tambien conocidos como algoritmos tdidt (top down induction decision tree).  -un nuevo metodo de aprendizaje denominado cidim (control de induccion por division muestral) que realiza poda adaptativa con control predictivo, y division automatica, dinamica y local de los atributos, todo ello por medio de una division muestral.  -un nuevo metodo de aprendizaje denominado ciges (control de induccion por generalizacion estimada). Tambien realiza poda adaptativa con control predictivo, pero utilizando una estimacion de la generalizacion por medio de validaci\u00f3n cruzada por deciles en lugar de division muestral.  -dos nuevas familias de medidas, betas y gammas, para la eleccion de atributos, que pueden usarse en cualquier algoritmos de inducci\u00f3n de arboles de decisi\u00f3n. tienen un calculo sencillo y sin logaritmos.  -un nuevo algoritmo por votaci\u00f3n basado en el cidim, el multicidim. Pertenece a un nuevo tipo de bagging que hemos desarrollado y al que hemos denominado fombagging.  -el algoritmo iadem-0 (induccion de arboles de decision por muestreo). nuevo algoritmo de descubrimeinto de conocimiento en bases de datos o kdd(knowledge discovery in databases). Es el primero que a partir de un conjunto muy grande de experiencias realiza, con cierta confianza y con un error menor que uno dado, la induccion de un arbol de decision, sin almacenar las experiencias que va muestreando.  se han realizado m\u00e1s de dos mil doscientos experimentos de aprendizaje. se puede destacar que cidim funciona tan bien omejor que el c5, generando siempre menos reglas; que las n<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Nuevos desarrollos en aprendizaje inductivo<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Nuevos desarrollos en aprendizaje inductivo <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Gonzalo Pascual Ramos Jimenez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 M\u00e1laga<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 14\/03\/2001<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Rafael Morales Bueno<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal:  Triguero ruiz Francisco andres <\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Verdegay galdeano (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Balcazar navarro (vocal)<\/li>\n<li>Antonio Bahamonde rionda (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Gonzalo Pascual Ramos Jimenez Esta tesis se encuadra dentro de la inteligencia artificial. 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