Improved experimental section based on Alvar's comments #238

Author: dpuenteramirez

docs/bibliografia.bib

@@ -634,3 +634,81 @@ @article{alcala2011keel
   year={2011},
   publisher={Citeseer}
 }
+
+@article{van2020survey,
+  title={A survey on semi-supervised learning},
+  author={Van Engelen, Jesper E and Hoos, Holger H},
+  journal={Machine Learning},
+  volume={109},
+  number={2},
+  pages={373--440},
+  year={2020},
+  publisher={Springer}
+}
+
+@article{chapelle2009semi,
+  title={Semi-supervised learning (chapelle, o. et al., eds.; 2006)[book reviews]},
+  author={Chapelle, Olivier and Scholkopf, Bernhard and Zien, Alexander},
+  journal={IEEE Transactions on Neural Networks},
+  volume={20},
+  number={3},
+  pages={542--542},
+  year={2009},
+  publisher={IEEE}
+}
+
+@article{pedrycz1985algorithms,
+  title={Algorithms of fuzzy clustering with partial supervision},
+  author={Pedrycz, Witold},
+  journal={Pattern recognition letters},
+  volume={3},
+  number={1},
+  pages={13--20},
+  year={1985},
+  publisher={Elsevier}
+}
+
+@article{chen2010semi,
+  title={Semi-supervised learning via regularized boosting working on multiple semi-supervised assumptions},
+  author={Chen, Ke and Wang, Shihai},
+  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
+  volume={33},
+  number={1},
+  pages={129--143},
+  year={2010},
+  publisher={IEEE}
+}
+
+@book{nemenyi1963distribution,
+  title={Distribution-free multiple comparisons.},
+  author={Nemenyi, Peter Bjorn},
+  year={1963},
+  publisher={Princeton University}
+}
+
+@article{friedman1937use,
+  title={The use of ranks to avoid the assumption of normality implicit in the analysis of variance},
+  author={Friedman, Milton},
+  journal={Journal of the american statistical association},
+  volume={32},
+  number={200},
+  pages={675--701},
+  year={1937},
+  publisher={Taylor \& Francis}
+}
+
+@book{lucon2018new,
+  title={New Software for the Statistical Analysis and Qualification of NIST Charpy Verification Specimen Lots},
+  author={Lucon, Enrico and Lucon, Enrico},
+  year={2018},
+  publisher={US Department of Commerce, National Institute of Standards and Technology}
+}
+
+@inbook{nist,
+    author={National Institute of Standars and Technology},
+    title={Engineering Statistics},
+    chapter={Product and Process Comparisons},
+    publisher={U.S. Department of Commerce},
+    year={2012},
+    doi = {https://doi.org/10.18434/M32189 }
+}

docs/img/memoria/aspectos-relevantes/knn2-posthoc.png

@@ -56,6 +56,8 @@
 
 % Imagenes
 \usepackage{graphicx}
+\usepackage{subcaption}
+\usepackage{mwe}
 \newcommand{\imagen}[2]{
 	\begin{figure}[!h]
 		\centering
@@ -464,12 +466,12 @@
 \emph{<<¿Se obtiene una selección más segura en aprendizaje semi-supervisado gracias a la aplicación de métodos de selección de instancias?>>}.\\
 Las bibliotecas quedarán a disposición de la comunidad \textit{Open source} tras la finalización del proyecto.
 
-El segundo objetivo es la integración de sendas bibliotecas en \texttt{UBUMLaaS}, aplicación de aprendizaje máquina en la nube, perteneciente al grupo de investigación ADMIRABLE de la Universidad de Burgos. Además de, su modernización y creación del nuevo rol de administrador del sistema, con todas las opciones y vistas que con ello conlleva; finalmente se añadirá una vista de monitorización del sistema en tiempo real y visualización de estadísticas.
+El segundo objetivo es la integración de sendas bibliotecas en \texttt{UBUMLaaS}, aplicación de aprendizaje máquina en la nube, perteneciente al grupo de investigación ADMIRABLE de la Universidad de Burgos. Además de su modernización y creación del nuevo rol de administrador del sistema, con todas las opciones y vistas que con ello conlleva; finalmente se añadirá una vista de monitorización del sistema en tiempo real y visualización de estadísticas.
 \end{abstract}
 
 \renewcommand*\abstractname{Descriptores}
 \begin{abstract}
-selección de instancias, aprendizaje semi-supervisado, aprendizaje semi-supervisado seguro, aprendizaje máquina como servicio
+\noindent selección de instancias, aprendizaje semi-supervisado, aprendizaje semi-supervisado seguro, aprendizaje máquina como servicio
 \end{abstract}
 
 \clearpage
@@ -488,7 +490,7 @@
 
 \renewcommand*\abstractname{Keywords}
 \begin{abstract}
-instance selection, semi-supervised learning, safe semi-supervised learning, machine learning as a service
+\noindent instance selection, semi-supervised learning, safe semi-supervised learning, machine learning as a service
 \end{abstract}
 
 \clearpage

docs/memoria.pdf

@@ -78,6 +78,14 @@ \subsubsection{PEP8}
 
 PEP8 mejora la legibilidad del código, pero, ¿a qué se debe que la legibilidad sea tan importante en Python? <<\textit{Code is much more often than it is written.}>>~\cite{guidophrase}. Un fragmento de código puede ser escrito en cuestión de minutos o unas pocas horas, pero una vez escrito no se reescribirá nunca, pero seguramente sí que será leído un número indefinido de veces. Es en ese preciso momento cuando se debe tener una idea del por qué de esa línea de código. El código debe reflejar el significado de cada línea, de ahí el motivo de que la legibilidad sea tan importante.
 
+\subsection{Investigación}
+\subsubsection{\textit{Ranking} medio}
+En el campo de la estadística, los \textit{rankings} permiten la transformación de datos en función de su posición cuando el conjunto de datos es ordenado.
+
+El \textit{ranking} medio se calcula de la siguiente manera: para una serie de conjuntos de datos los cuales han sido utilizado por diferentes clasificadores, cada uno de estos habrá reportado unos resultados para cada uno de los conjuntos de datos y sobre éstos últimos se puede obtener un \textit{ranking}, el \textit{ranking} medio consiste en calcular la media de los \textit{rankings} reportados para cada conjuntos de datos por cada clasificador.
+
+\subsubsection{\textit{Test} estadístico}
+Mecanismo para tomar decisiones cuantitativas sobre un proceso o una serie de estos. El objetivo es determinar si hay suficientes pruebas para <<rechazar>> una hipótesis sobre el proceso. La conjetura se denomina hipótesis nula. No rechazarla puede ser un resultado si se quiere seguir actuando como si se <<creyera>> que la hipótesis nula es cierta. O puede ser un resultado decepcionante, que posiblemente indique auq aún no se poseen suficientes datos para <<demostrar>> algo rechazando la hipótesis nula~\cite{lucon2018new}~\cite{nist}.
 
 \section{Herramientas}\label{sec:herramientas}
 \subsection{UBUMLaaS}\label{UBUMLaaS}