Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Research Project:
APRENDIZAJE INCREMENTAL DE REDES BAYESIANAS A PARTIR DE DATOS PROVENIENTES DE DISTRIBUCIONES QUE VARIAN EN EL TIEMPO CON APLICACIONES A LA DETECCIÓN DE CORREO BASURA
Year:2008
Research Areas
  • Operative research,
  • Statistics
Information
Abstract
Desarrollo de una nueva metodología para el aprendizaje incremental de clasificadores a partir de datos provenientes de distribuciones de probabilidad que varían con el tiempo. La metodología incorpora el aprendizaje de un modelo general de clasificación supervisada para una situación con una serie de características novedosas para las que no existían técnicas hasta la fecha: 1) datos con distribución cambiante en el tiempo, por lo que hace falta incorporar un sistema de detección del cambio; 2) ausencia de etiqueta en muchos de los datos; 3) clases no balanceadas. La metodología propuesta se apoya en el algoritmo EM, utilizando tanto los datos etiquetados como los no etiquetados. La detección del cambio se basa en la función de verosimilitud y en la divergencia de Kullback-Leibler. Las pruebas experimentales se están aún realizando. La metodología se particulariza para los clasificadores naive Bayes, regresión logística y árboles de clasificación.
International
No
Project type
Proyectos y convenios en convocatorias públicas competitivas
Company
Agencia Española de Cooperación Internacional, Programa PCI-Mediterráneo, Ministerio de Asuntos Exteriores y de Cooperación (A/9166/07)
Entity Nationality
ESPAÑA
Entity size
Desconocido
Granting date
16/01/2008
Participants
  • Director: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
Research Group, Departaments and Institutes related
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de análisis de decisiones y estadística
  • Departamento: Inteligencia Artificial
S2i 2019 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
Cofinanciación del MINECO en el marco del Programa INNCIDE 2011 (OTR-2011-0236)
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