Estudio de problemas de clasificación supervisada y de localización en redes mediante optimización matemática
-
1
Universidad Complutense de Madrid
info
ISSN: 1889-3805
Argitalpen urtea: 2022
Alea: 38
Zenbakia: 2
Mota: Artikulua
Beste argitalpen batzuk: BEIO, Boletín de Estadística e Investigación Operativa
Laburpena
Los avances tecnológicos desarrollados en los últimos años han permitido desarrollar dispositivos y herramientas capaces de almacenar y organizar enormes volúmenes de datos cada segundo. Sin embargo, las técnicas necesarias para extraer conocimiento de esos grandes volúmenes están un paso por detrás. Uno de los campos que responde a esta necesidad es la Clasificación. El objetivo de esta disciplina es proporcionar una regla de decisión para clasificar a los individuos de una población en diferentes clases.
Erreferentzia bibliografikoak
- Baldomero-Naranjo, Marta, Jörg Kalcsics, Alfredo Marín, and Antonio M. Rodríguez-Chía. 2022. “Upgrading Edges in the Maximal Covering Location Problem.” European Journal of Operational Research 303 (1): 14–36. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.02.001.
- Baldomero-Naranjo, Marta, Jörg Kalcsics, and Antonio M. Rodríguez-Chía. 2021. “Minmax Regret Maximal Covering Location Problems with Edge Demands.” Computers & Operations Research 130: 105181. https://doi.org/10.1016/j.cor.2020.105181.
- Baldomero-Naranjo, Marta, Luisa I. Martínez-Merino, and Antonio M. Rodríguez-Chía. 2020. “Tightening Big Ms in Integer Programming Formulations for Support Vector Machines with Ramp Loss.” European Journal of Operational Research 286 (1): 84–100. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.03.023.
- Baldomero-Naranjo, Marta, Luisa I. Martínez-Merino, and Antonio M. Rodríguez-Chía. 2021. “A Robust SVM-Based Approach with Feature Selection and Outliers Detection for Classification Problems.” Expert Systems with Applications 178: 115017. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115017.