A first approximation in order to define a Difficulty Factor of the bi-classification in a dataset by using SVMs

Consultar RECERCAT

Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/22746

Título:	A first approximation in order to define a Difficulty Factor of the bi-classification in a dataset by using SVMs
Autor/a:	González Abril, Luis; Angulo Bahón, Cecilio
Otros autores:	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:	The main aim in this paper is to analyze the complexity of a Support Vector Machine -SVM- in the construction of a classifier for a bi-classification problem on a specific dataset. Hence, an index is defined in terms of both, the Lagrange multipliers and the number of support vectors. Experimentation for cheching the defined index is carried out with a well.known dataset, the Glass Identification Database.
Abstract:	Peer Reviewed
Materia(s):	-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 -Machine learning--Mathematical models -Aprenentatge automàtic -- Models matemàtics -Sistemes experts (Informàtica) -- Autoaprenentatge -Lagrange, Funcions de
Derechos:	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
Tipo de documento:	Artículo - Versión publicada Objeto de conferencia
Compartir: