2016-09-022016-09-022002González Abril, L., Angulo, C., Velasco Morente, F. y Vílchez Lobato, .L. (2002). Máquinas l-SVCR con salidas probabilísticas. Inteligencia Artificial, 6 (17), 72-82.1137-3601 (impreso)1988-3064 (electrónico)http://hdl.handle.net/11441/44681En este trabajo se presenta una máquina l-SVCR (l-clases Support Vector Machine con restricciones de Clasificación y Regresión) basada en la teoría de aprendizaje estadístico, introducida en [AC01], la cual ha sido modificada de forma que la salida se puede interpretar en términos probabilísticos. Además esta nueva máquina proporciona tantas salidas intermedias como máquinas de soporte vectorial se han utilizado en el proceso de clasificación así como el grado de confianza que presenta cada una de ellas. Con objeto de comprobar la versatilidad de la máquina, ésta se aplica sobre un conjunto de datos sobre el que se comprueba empíricamente una de sus características más destacable, la prudencia en la elección del etiquetadoapplication/pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/SVMAprendizajeReconocimiento de patronesinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/openAccess