Isvani Frías Blanco

• Artículos de revistas (4)
• Tesis (1)

• Artículos de revistas

  • Aprendiendo con meta-clasificadores a partir de flujos de datos no estacionarios

    Alberto Verdecia Cabrera, Isvani Frías Blanco, Luis A. Quintero-Domínguez, Yanet Rodríguez Sarabia

    Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 14, Nº. 4, 2020

    • Resumen
    • Texto completo
    

  • Classifier ensemble algorithm for learning from non-stationary data stream

    Alberto Verdecia Cabrera, Isvani Frías Blanco, Agustín A Ortiz Díaz, Yanet Rodríguez Zarabia, Héctor Raúl González Diez

    Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 13, Nº. 1, 2019

    • Resumen
    • Texto completo
    

  • Aprendiendo con ensambles a partir de flujos de datos no estacionarios

    Alberto Verdecia Cabrera, Isvani Frías Blanco, Luis Quintero Domínguez, Yanet Rodríguez Sarabia

    Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 21, Nº. 62, 2018 (Ejemplar dedicado a: Inteligencia Artificial (December 2018)), págs. 145-158

    • Resumen
    • Texto completo
    

  • Clasificadores y multiclasificadores con cambio de concepto basados en árboles de decisión

    Isvani Frías Blanco, Agustín Ortiz Díaz, Gonzalo Ramos Jimenez, Rafael Morales Bueno, Yailé Caballero Mota

    Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 14, Nº. 45, 2010, págs. 32-43

    • Resumen
    • Texto completo
    

• Tesis

  • Nuevos métodos para el aprendizaje en flujos de datos no estacionarios

    Isvani Frías Blanco

    Tesis doctoral dirigida por Rafael Morales Bueno (dir. tes.), Gonzalo Ramos Jimenez (dir. tes.). Universidad de Granada (2014).

    • Resumen
    • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
    

Esta página recoge referencias bibliográficas de materiales disponibles en los fondos de las Bibliotecas que participan en Dialnet. En ningún caso se trata de una página que recoja la producción bibliográfica de un autor de manera exhaustiva. Nos gustaría que los datos aparecieran de la manera más correcta posible, de manera que si detecta algún error en la información que facilitamos, puede hacernos llegar su Sugerencia / Errata.