Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Proyecto de I+D+i:
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
Año:2008
Áreas de investigación
  • Investigación operativa,
  • Estadística
Datos
Descripción
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.
Internacional
No
Tipo de proyecto
Proyectos y convenios en convocatorias públicas competitivas
Entidad financiadora
Agencia Española de Cooperación Internacional, Programa PCI-Mediterráneo, Ministerio de Asuntos Exteriores y de Cooperación (A/9166/07)
Nacionalidad Entidad
ESPAÑA
Tamaño de la entidad
Desconocido
Fecha concesión
16/01/2008
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Director: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de análisis de decisiones y estadística
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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