Advances in supervised classification based on probabilistic graphical models

  1. Inza Cano, Iñaki
Zuzendaria:
  1. Pedro Larrañaga Múgica Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 2002(e)ko ekaina-(a)k 10

Epaimahaia:
  1. Francisco Javier Torrealdea Folgado Presidentea
  2. José Antonio Lozano Alonso Idazkaria
  3. Antonio Bahamonde Rionda Kidea
  4. Serafín Moral Callejón Kidea
  5. Daniel Borrajo Millán Kidea

Mota: Tesia

Teseo: 90042 DIALNET

Laburpena

El trabajo de esta tesis realiza aportaciones en el área de la clasificación supervisada, basándose en el uso de modelos gráficos probabilísticos, Básicamente, las aportaciones realizadas se podrían resumir de la siguiente manera. * Es uso de un paradigma de modelo gráfico probabilístico, las redes bayesianas, para estudiar el comportamiento conjunto de un grupo de clasificadores supervisados. * Por medio de un algoritmo estocástico de búsqueda inspirado en los modelos gráficos probabilísticos para dominios discretos, la propuesta de una batería de algoritmos novedosos que resuelven el problema de la selección de variables en la clasificación supervisada. * Por medio de un algoritmo estocástico de búsqueda inspirado en los modelos gráficos probabilísticos para dominios discretos y continuos, la propuesta de dos algoritmos novedosos que resuelven el problema del pesado de los atributos para el clasificador del "vecino más próximo".