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Fecha de publicaciónTítuloAutor(es)
19-sep-2000BETS. sistema de aprendizaje basado en la selección de ejemplos paradigmáticosCoz Velasco, Juan José del
2012Binary relevance efficacy for multilabel classificationLuaces Rodríguez, Óscar; Díez Peláez, Jorge; Barranquero Tolosa, José; Coz Velasco, Juan José del; Bahamonde Rionda, Antonio
2008Clustering people according to their preference criteriaDíez Peláez, Jorge; Coz Velasco, Juan José del; Luaces Rodríguez, Óscar; Bahamonde Rionda, Antonio
2016Combining Deep Learning and Preference Learning for Object TrackingPang, Shuchao; Coz Velasco, Juan José del; Zhezhou, Yu; Luaces Rodríguez, Óscar; Díez Peláez, Jorge
2017Deep Learning and Preference Learning for Object Tracking: A Combined ApproachPang, Shuchao; Coz Velasco, Juan José del; Yu, Z.; Luaces Rodríguez, Óscar; Díez Peláez, Jorge
2017Deep learning to frame objects for visual target trackingPang, Shuchao; Coz Velasco, Juan José del; Yu, Z.; Luaces Rodríguez, Óscar; Díez Peláez, Jorge
2016El Deprendizax Automáticu computacional na valoración d’exemplares bovinos d’Asturiana de los VallesLuaces Rodríguez, Óscar; Díez Peláez, Jorge; Alonso González, Jaime; Coz Velasco, Juan José del; Bahamonde Rionda, Antonio; Goyache, Félix
1998Desarrollo de un sistema de iluminacion inteligente basado en tecnologia LonWorksAlonso Álvarez, José Marcos; Ribas Bueno, Javier; Coz Velasco, Juan José del; López Corominas, Emilio Ramón; Calleja Rodríguez, Antonio Javier; Rico Secades, Manuel
2000Development of a distributive control scheme for fluorescent lighting based on LonWorks technologyAlonso Álvarez, José Marcos; Ribas Bueno, Javier; Coz Velasco, Juan José del; Calleja Rodríguez, Antonio Javier; López Corominas, Emilio Ramón; Rico Secades, Manuel
2004Discovering relevancies in very difficult regression problems: applications to sensory data analysisDíez Peláez, Jorge; Fernández Bayón, Gustavo; Quevedo Pérez, José Ramón; Coz Velasco, Juan José del; Luaces Rodríguez, Óscar; Alonso González, Jaime; Bahamonde Rionda, Antonio
2018Dynamic ensemble selection for quantification tasksPérez Gallego, Pablo José; Castaño Gutiérrez, Alberto; Quevedo Pérez, José Ramón; Coz Velasco, Juan José del
2013Enhancing directed binary trees for multi-class classificationMontañés Roces, Elena; Barranquero Tolosa, José; Díez Peláez, Jorge; Coz Velasco, Juan José del
21-jul-2017Ensembles of QuantifiersPérez Gallego, Pablo José
2010Explaining the genetic basis of complex quantitative traits through prediction modelsLuaces Rodríguez, Óscar; Quevedo Pérez, José Ramón; Pérez Enciso, Miguel; Díez Peláez, Jorge; Coz Velasco, Juan José del; Bahamonde Rionda, Antonio
2017A family of admissible heuristics for A* to perform inference in probabilistic classifier chainsMena Waldo, Deiner; Montañés Roces, Elena; Quevedo Pérez, José Ramón; Coz Velasco, Juan José del
2004Feature subset selection for learning preferences: a case studyBahamonde Rionda, Antonio; Fernández Bayón, Gustavo; Díez Peláez, Jorge; Quevedo Pérez, José Ramón; Luaces Rodríguez, Óscar; Coz Velasco, Juan José del; Alonso González, Jaime; Goyache, Félix
2001Filtrando atributos para mejorar procesos de aprendizajeQuevedo Pérez, José Ramón; Coz Velasco, Juan José del; Díez Peláez, Jorge
2015Heurístico exhaustivo de profundidad limitada para CC probabilísticoMena Waldo, Deiner; Montañés Roces, Elena; Quevedo Pérez, José Ramón; Coz Velasco, Juan José del
nov-2009Hierarchical classification using SVMDíez Peláez, Jorge; Coz Velasco, Juan José del
2007How to learn consumer preferences from the analysis of sensory data by means of support vector machinesBahamonde Rionda, Antonio; Díez Peláez, Jorge; Quevedo Pérez, José Ramón; Luaces Rodríguez, Óscar; Coz Velasco, Juan José del
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