LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE BASADOS EN FUNCIONES NUCLEO,  PARTICULARMENTE LAS MAQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL (MSV), HAN  PROPORCIONADO BUENOS RESULTADOS EN PROBLEMAS DE CLASIFICACION CON  PATRONES DE ENTRADA NO SEPARABLES LINEALMENTE. EL USO DE LAS FUNCIONES  NUCLEO PERMITE APLICAR ESTOS ALGORITMOS DE INFERENCIA INCLUSO SOBRE  INFORMACION PROVENIENTE DE UN CONJUNTO SIN ESTRUCTURA DE ESPACIO  EUCLIDEO. AL CONSIDERAR UNA FUNCION NUCLEO, LOS DATOS SE PROYECTAN DE  FORMA IMPLICITA SOBRE UN NUEVO ESPACIO DE CARACTERISTICAS CUYA  ESTRUCTURA ES EXPORTADA HACIA EL ESPACIO DE ORIGEN. EN ESTE TRABAJO SE  ANALIZA UNA FUNCION NUCLEO QUE ACTUA SOBRE DATOS QUE PERTENECEN A UN  ESPACIO CUALITATIVO DE ORDENES DE MAGNITUD ABSOLUTOS. EL DISENO DE ESTA  FUNCION NUCLEO ESTA INSPIRADO EN RECIENTES METODOS ELABORADOS SOBRE  MAQUINAS NUCLEO PARA ESPACIOS DISCRETOS DE TRABAJO. COMO ILUSTRACION SE  PRESENTA UNA APLICACION DE ESTOS SISTEMAS DE APRENDIZAJE EN EL CAMPO  FINANCIERO, CONCRETAMENTE EN LA MODELIZACION DEL RIESGO DE CREDITO. SE  ESTUDIA LOS RESULTADOS DE PREDICCION DE RIESGO CREDITICIO DE UN CONJUNTO  DE EMPRESAS QUE ENTREGAN INFORMACION PUBLICA AL MERCADO. PARA ELLO SE  UTILIZAN VARIABLES ECONOMICO-FINANCIERAS DE LAS COMPANIAS Y SU  CLASIFICACION DE RIESGO EMITIDA POR UNA CONOCIDA EVALUADORA DEL MERCADO  FINANCIERO.
['Francisco Javier Ruiz', 'Cecilio Angulo', 'Núria Agell', 'Xari Rovira', 'Ricardo Burmeister Campos', 'Mónica Sánchez']
Funciones Núcleo en un Espacio de Órdenes de Magnitud Absolutos