| Título: | Un entorno de generalización basado en distancias |
| Autores: |
Dasso, Aristides Hernández-Orallo, Jose Ramírez Quintana, María José Ferri, César |
| Fecha: |
2012-08-10 2010-05 2010 |
| Publicador: | Unversidad Nacional de La Plata |
| Fuente: |
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| Tipo: |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| Tema: |
minería de datos generalización operadores de generalización aprendizaje de máquina distancias métricas pperadores basados en distancia ARTIFICIAL INTELLIGENCE Ciencias Informáticas |
| Descripción: |
Los Operadores de Generalización producen patrones, aún cuando el patrón puede ser útil por sí mismo, esto no es suficiente en muchos casos donde el patrón no es claro para que los seres humanos puedan entenderlo. Es importante que el patrón sea lo suficientemente expresivo para que los seres humanos puedan entenderlo, ya que el patrón debería ser la explicación misma. Las Métricas (distancias métricas) son fáciles de entender y los patrones basados en distancias son útiles además de claras y se explican por sí mismas.
Así poder relacionar operadores de Generalización, Distancias y Patrones nos daría las ventajas de todos ellos. En este trabajo se busca realizar ello en un contexto de Operadores de Clasificación Asistidos. Eje: Agentes y sistemas inteligentes |
| Idioma: | Español |
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