Un entorno de generalización basado en distancias

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 humano...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Dasso, Aristides, Hernández-Orallo, Jose, Ramírez Quintana, María José, Ferri, César
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2010
Materias:	Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE minería de datos generalización operadores de generalización aprendizaje de máquina distancias métricas pperadores basados en distancia
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19438
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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.
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Un entorno de generalización basado en distancias

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