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dc.date.accessioned 2012-08-10T12:05:51Z
dc.date.available 2012-08-10T12:05:51Z
dc.date.issued 2010
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19438
dc.description.abstract 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. es
dc.format.extent 63-66 es
dc.language es es
dc.subject ARTIFICIAL INTELLIGENCE es
dc.subject minería de datos es
dc.subject generalización es
dc.subject operadores de generalización es
dc.subject aprendizaje de máquina es
dc.subject distancias es
dc.subject métricas es
dc.subject pperadores basados en distancia es
dc.title Un entorno de generalización basado en distancias es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Dasso, Aristides es
sedici.creator.person Hernández-Orallo, Jose es
sedici.creator.person Ramírez Quintana, María José es
sedici.creator.person Ferri, César es
sedici.description.note Eje: Agentes y sistemas inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2010-05
sedici.relation.event XII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)