PhD Theses

2023

• Quesada D (2023). Multivariate time-series modelling and forecasting with high-order dynamic Bayesian networks applied in industrial settings (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Puerto-Santana E (2023). Asymmetric hidden Markov models and extensions applied to industry (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Villa Blanco C (2023). Feature subset selection and multi-dimensional continuous-time Bayesian network classifiers for streaming data (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2021

• Rodríguez Sánchez F (2021). Multidimensional clustering with Bayesian networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Atienza González D (2021). Nonparametric models and Bayesian networks. Applications to anomaly detection (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2020

• Córdoba Sánchez I (2020). Unifying methodologies for graphical models with Gaussian parametrization (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2019

• Benjumeda M (2019). Learning tractable Bayesian networks (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Diaz-Rozo J (2019). Clustering probabilístico dinámico para la búsqueda de patrones de degradación de elementos de máquina en el ámbito de la Industria 4.0 (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Fernandez-Gonzalez P (2019). Developments in probabilistic graphical models, circular distributions and theory of random forests with applications in neuroscience (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Luengo-Sanchez S (2019). Clustering based on Bayesian networks with Gaussian and angular predictors : applications in Neuroscience (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2018

• Leguey I (2018). Directional-linear Bayesian networks and applications in neuroscience (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Mihaljević B (2018). Contributions to Bayesian network classifiers and interneuron classification (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Varando G (2018). Theoretical studies on Bayesian network classifiers (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2017

• Anton-Sanchez L (2017). Statistical and optimization methods for spatial data analysis applied to neuroscience (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2015

• Ibáñez A (2015). Machine learning in scientometrics (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2013

• Borchani H, (2013). Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Karshenas H (2013). Regularized model learning in EDAs for continuous and multi-objective optimization (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).
• Lopez-Cruz PL (2013). Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2012

• Guerra L (2012). Semi-supervised subspace clustering and applications to neuroscience (supervised by C. Bielza and V. Robles).
• Vidaurre D (2012). Regularization for sparsity in statistical analysis and machine learning (supervised by C. Bielza and P. Larrañaga).

2010

• Correa M (2010). Inteligencia artificial para predicción y control del acabado superficial en procesos (supervised by Concha Bielza).
• Miquelez T (2010). Avances en algoritmos de estimación de distribuciones. Alternativas en el aprendizaje y representación de problemas (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.
• Pérez A (2010). Supervised classification in continuous domains with Bayesian networks (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

2009

• Armañanzas R (2009). Consensus policies to solve bioinformatic problems through Bayesian network slassifiers and estimation of distribution algorithms (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.
• Morales D (2009). Clasificadores Bayesianos en la selección embrionaria en tratamientos de reproducción asistida (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

 2008

• Calvo B (2008). Positive unlabelled learning with applications in computational biology (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.
• Santafé G (2008). Advances on supervised and unsupervised learning of Bayesian networks models. Applications to population genetics (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

2007

• Romero T (2007). Algoritmos de estimación de distribuciones aplicados a problemas combinatorios en modelos gráficos probabilísticos (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

2006

• Fernandez del Pozo JA (2006). Listas KBM2L para la síntesis de conocimiento en sistemas de ayuda a la decisión (supervised by Concha Bielza).
• González C (2006). Contributions on theoretical aspects of estimation of distribution algorithms (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.
• Santana R (2006). Advances in probabilistic graphical models for optimization and learning. Applications in protein modelling (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

2005

• Blanco R (2005). Learning Bayesian networks from data with factorization and classification purposes. Applications in Biomedicine (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

2004

• Merino M (2004). Predicción de mortalidad precoz tras implantación percutánea intrahepática en pacientes cirróticos. Aplicación de métodos de clasificación supervisada (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Medicina Interna, Universidad de Navarra, 2004.

2003

• Robles V (2003). Clasificación supervisada basada en Redes Bayesianas. Aplicación en biología computacional (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos, Universidad Politécnica de Madrid.

2002

• Bengoetxea E (2002).  Inexact graph matching using estimation of distribution algorithms (supervised by Pedro Larrañaga), Département Traitement du Signal et des Images, Ecole Nationale Supérieure de Télécomunications.
• Gómez M (2002). IctNeo: Un sistema de ayuda a la decisión para el tratamiento de la Ictericia (supervised by Concha Bielza).
• Inza I (2002). Advances in supervised classification based on probabilistic graphical models (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

2001

• Peña JM (2001). On unsupervised learning of Bayesian networks and conditional Gaussian networks (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

2000

• Sierra B (2000). Aportaciones metodológicas a la clasificación supervisada (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.

1998

• Lozano JA (1998). Algoritmos genéticos aplicados a la clasificación no supervisada (supervised by Pedro Larrañaga), Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad del País Vasco.