Please use this identifier to cite or link to this item:

http://hdl.handle.net/10609/83566
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorMorán Jiménez, Daniel-
dc.date.accessioned2018-07-17T16:09:06Z-
dc.date.available2018-07-17T16:09:06Z-
dc.date.issued2018-07-15-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/83566-
dc.description.abstractThis project consists in three main tasks: first, an analysis of the current state of the art in technologies for dealing with class imbalance problems in machine learning algorithms. Second, the analysis of how this problem actually affects a particular class of statistical models, the Bayesian Classifiers, proposing solutions to the particular problems found. And third, to implement a Bayesian Classifier and develop a series of experiments that would support the assertions of the analysis, and shed more light on how this problem can be dealt with.en
dc.description.abstractEste proyecto consta de tres tareas principales: primero, un análisis del estado actual de la técnica en tecnologías para tratar los problemas de desequilibrio de clase en algoritmos de aprendizaje automático. Segundo, el análisis de cómo este problema afecta realmente a una clase particular de modelos estadísticos, los clasificadores bayesianos, proponiendo soluciones a los problemas particulares encontrados. Y tercero, implementar un clasificador bayesiano y desarrollar una serie de experimentos que respalden las afirmaciones del análisis, y arrojar más luz sobre cómo se puede abordar este problema.es
dc.description.abstractAquest projecte consta de tres tasques principals: primer, una anàlisi de l'estat actual de la tècnica en tecnologies per tractar els problemes de desequilibri de classe en algorismes d'aprenentatge automàtic. Segon, l'anàlisi de com aquest problema afecta realment a una classe particular de models estadístics, els classificadors bayesians, proposant solucions als problemes particulars oposats. I tercer, implementar un classificador bayesiano i desenvolupar una sèrie d'experiments que recolzin les afirmacions de l'anàlisi, i llançar més llum sobre com es pot abordar aquest problema.ca
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoeng-
dc.publisherUniversitat Oberta de Catalunya (UOC)-
dc.rightsCC BY-NC-ND-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/-
dc.subjectBayesian networksen
dc.subjectaprendizaje automáticoes
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectaprenentatge automàticca
dc.subjectimbalanceen
dc.subjectdesequilibrica
dc.subjectdesequilibrioes
dc.subjectxarxes bayesianesca
dc.subjectredes bayesianases
dc.subject.lcshComputer algorithms -- TFMen
dc.titleInfluence of imbalanced datasets in the induction of Full Bayesian Classifiers-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis-
dc.audience.educationlevelEstudis de Màsterca
dc.audience.educationlevelEstudios de Másteres
dc.audience.educationlevelMaster's degreesen
dc.subject.lemacAlgorismes computacionals -- TFMca
dc.subject.lcshesAlgoritmos computacionales -- TFMes
dc.contributor.tutorSolanas Gómez, Agustí-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
Appears in Collections:Bachelor thesis, research projects, etc.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
dmoranjiTFM0718memory.pdfMemory of TFM6.29 MBAdobe PDFView/Open

This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons