- author = "Jose Luis Avila-Jimenez",
- title = "Genetic Programing for multi-label classification",
- titulo = "Modelos de Aprendizaje Basados en Programacion Genetica para Clasificacion Multi-Etiqueta",
- school = "Department of Computers Science and Numerical Analysis, University of Cordoba",
- year = "2013",
- address = "Spain",
- month = jun,
- keywords = "genetic algorithms, genetic programming",
- broken = "http://www.uco.es/~ma1vesos/en/research/phdstudents.html",
-
URL = "
http://www.uco.es/grupos/kdis/docs/thesis/2013-JLAvila.pdf",
- broken = "http://www.uco.es/grupos/kdis/index.php?option=com_jresearch&view=thesis&task=show&id=4&Itemid=51&lang=en",
-
URL = "
https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=70284",
- size = "226 pages",
- abstract = "El problema de clasificacion consiste en asociar una serie de etiquetas a una serie de ejemplos o patrones. En la clasificacion clasica a cada patron de entrenamiento solamente se le puede asociar una sola etiqueta de un conjunto de etiquetas. Por tanto se consideran que los conjuntos de clases objetivo en los que se agruparan los patrones son por definicion conjuntos disjuntos. En el caso de la clasificacion multi-etiqueta, los conjuntos objetivos no son disjuntos, pudiendo haber patrones a los que se les asocie mas de una etiqueta. Por tanto, los ejemplos se asocian a un conjunto de etiquetas y el resultado puede tomar varios valores dentro del conjunto de etiquetas[1]. El objetivo que se plantea en esta tesis es el desarrollo de una serie de modelos de programacion genetica para resolver problemas de clasificacion multi-etiqueta.",
-
notes = "In Spanish.
Supervisor: Sebastian Ventura Soto 2nd supervisor Eva Lucrecia Gibaja Galindo
TIN2008-06681-C06-03 P08-TIC-3720",
