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Repositorio de la Universidad de Oviedo > Producción Bibliográfica de UniOvi: RECOPILA > Ponencias, Discursos y Conferencias >

Use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10651/31232

Título : Analyzing sensory data using non-linear preference learning with feature subset selection
Autor(es) y otros: Luaces Rodríguez
Fernández Bayón, Gustavo
Quevedo Pérez, José Ramón
Díez Peláez, Jorge
Coz Velasco, Juan José del
Bahamonde Rionda, Antonio
Fecha de publicación : 2004
Editorial : Springer
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30115-8_28
Descripción física: p. 286-297
Resumen : The quality of food can be assessed from different points of view. In this paper, we deal with those aspects that can be appreciated through sensory impressions. When we are aiming to induce a function that maps object descriptions into ratings, we must consider that consumers’ ratings are just a way to express their preferences about the products presented in the same testing session. Therefore, we postulate to learn from consumers’ preference judgments instead of using an approach based on regression. This requires the use of special purpose kernels and feature subset selection methods. We illustrate the benefits of our approach in two families of real-world data bases
Descripción : 15th European Conference on Machine Learning, Pisa, Italy, September 20-24, 2004
URI : http://hdl.handle.net/10651/31232
ISBN : 978-3-540-23105-9
Aparece en las colecciones: Ponencias, Discursos y Conferencias
Informática

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