Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas

Autores
Grinblat, Guillermo L.; Ceccatto, Hermenegildo Alejandro
Año de publicación
2007
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Se propone un método de clasificación adaptativo capaz de aprender un concepto y seguir su evolución temporal como consecuencia de cambios lentos en sistemas evolutivos. Para ello se realiza una modificación del clasificador SVM (máquina de vectores soporte), consistente en usar múltiples hiperplanos válidos en pequeñas localidades temporales (ventanas) para realizar la clasificación. A diferencia de otras propuestas de este tipo en la literatura, en este caso se realiza un aprendizaje de todos los hiperplanos en forma global, minimizando una cantidad que contiene al error que comete la familia de clasificadores locales más una medida asociada a la dimensión VC de los mismos. Para conceptos estacionarios, la misma idea aplicada a localidades en el espacio de características permite obtener resultados comparables a los que proporciona SVM con kernel gausiano.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Informática
Language Classifications
método de clasificación
Model classification
SVM con kernel gausiano
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23484
Acceder
id SEDICI_7e4e99b69daa050af2d588010f67ae72
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23484
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Máquinas de Vectores Soporte AdaptativasGrinblat, Guillermo L.Ceccatto, Hermenegildo AlejandroCiencias InformáticasInformáticaLanguage Classificationsmétodo de clasificaciónModel classificationSVM con kernel gausianoSe propone un método de clasificación adaptativo capaz de aprender un concepto y seguir su evolución temporal como consecuencia de cambios lentos en sistemas evolutivos. Para ello se realiza una modificación del clasificador SVM (máquina de vectores soporte), consistente en usar múltiples hiperplanos válidos en pequeñas localidades temporales (ventanas) para realizar la clasificación. A diferencia de otras propuestas de este tipo en la literatura, en este caso se realiza un aprendizaje de todos los hiperplanos en forma global, minimizando una cantidad que contiene al error que comete la familia de clasificadores locales más una medida asociada a la dimensión VC de los mismos. Para conceptos estacionarios, la misma idea aplicada a localidades en el espacio de características permite obtener resultados comparables a los que proporciona SVM con kernel gausiano.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2007-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf1476-1491http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23484spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:55:30Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23484Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:30.593SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas
title Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas
spellingShingle Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas
Grinblat, Guillermo L.
Ciencias Informáticas
Informática
Language Classifications
método de clasificación
Model classification
SVM con kernel gausiano
title_short Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas
title_full Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas
title_fullStr Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas
title_full_unstemmed Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas
title_sort Máquinas de Vectores Soporte Adaptativas
dc.creator.none.fl_str_mv Grinblat, Guillermo L.
Ceccatto, Hermenegildo Alejandro
author Grinblat, Guillermo L.
author_facet Grinblat, Guillermo L.
Ceccatto, Hermenegildo Alejandro
author_role author
author2 Ceccatto, Hermenegildo Alejandro
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Informática
Language Classifications
método de clasificación
Model classification
SVM con kernel gausiano
topic Ciencias Informáticas
Informática
Language Classifications
método de clasificación
Model classification
SVM con kernel gausiano
dc.description.none.fl_txt_mv Se propone un método de clasificación adaptativo capaz de aprender un concepto y seguir su evolución temporal como consecuencia de cambios lentos en sistemas evolutivos. Para ello se realiza una modificación del clasificador SVM (máquina de vectores soporte), consistente en usar múltiples hiperplanos válidos en pequeñas localidades temporales (ventanas) para realizar la clasificación. A diferencia de otras propuestas de este tipo en la literatura, en este caso se realiza un aprendizaje de todos los hiperplanos en forma global, minimizando una cantidad que contiene al error que comete la familia de clasificadores locales más una medida asociada a la dimensión VC de los mismos. Para conceptos estacionarios, la misma idea aplicada a localidades en el espacio de características permite obtener resultados comparables a los que proporciona SVM con kernel gausiano.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description Se propone un método de clasificación adaptativo capaz de aprender un concepto y seguir su evolución temporal como consecuencia de cambios lentos en sistemas evolutivos. Para ello se realiza una modificación del clasificador SVM (máquina de vectores soporte), consistente en usar múltiples hiperplanos válidos en pequeñas localidades temporales (ventanas) para realizar la clasificación. A diferencia de otras propuestas de este tipo en la literatura, en este caso se realiza un aprendizaje de todos los hiperplanos en forma global, minimizando una cantidad que contiene al error que comete la familia de clasificadores locales más una medida asociada a la dimensión VC de los mismos. Para conceptos estacionarios, la misma idea aplicada a localidades en el espacio de características permite obtener resultados comparables a los que proporciona SVM con kernel gausiano.
publishDate 2007
dc.date.none.fl_str_mv 2007-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23484
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23484
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1476-1491
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615813825298432
score 13.070432

Publicaciones similares