|
Títol:
|
A probabilistic tri-class Support Vector Machine
|
|
Autor/a:
|
González Abril, Luis; Angulo Bahón, Cecilio; Velasco Morente, Francisco; Ortega Ramírez, Juan Antonio
|
|
Altres autors:
|
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial; Universitat Politècnica de Catalunya. GREC - Grup de Recerca en Enginyeria del Coneixement |
|
Abstract:
|
c 2010 JPRR. All rights reserved. Permissions to make digital or hard copies of all or part
of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not
made or distributed for profit or commercial advantage and that copies bear this notice and
the full citation on the first page. To copy otherwise, or to republish, requires a fee and/or
special permission from JPRR. La publicació original està disponible en www.jprr.org |
|
Abstract:
|
A probabilistic interpretation for the output obtained from a tri-class Support Vector Machine
into a multi-classification problem is presented in this paper. Probabilistic outputs
are defined when solving a multi-class problem by using an ensemble architecture with
tri-class learning machines working in parallel. This architecture enables the definition
of an ‘interpretation’ mapping which works on signed and probabilistic outputs providing
more control to the user on the classification problem. |
|
Abstract:
|
Peer Reviewed |
|
Matèries:
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Microelectrònica::Sistemes digitals programables
-Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
-Support vector machines
-Kernel functions
-Machine learning--Mathematical models
-Aprenentatge automàtic
-Sistemes experts (Informàtica) -- Autoaprenentatge
-Kernel, Funcions de |
|
Drets:
|
|
|
Tipus de document:
|
Article - Versió publicada
Article |
|
Compartir:
|
|
