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Análisis del Comportamiento del Algoritmo SVM para Diferentes Kernel en Ambientes Controlados

Fuente: Redalyc

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Auteur principal:	J. D L. Cabrera
Format:	Artículo científico
Langue:	es
Publié:	Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte 2018
Sujets:	Ingeniería SVM kernel estudio experimental aprendizaje automático
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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author	J. D L. Cabrera
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contents	Análisis del Comportamiento del Algoritmo SVM para Diferentes Kernel en Ambientes Controlados J. D L. Cabrera A PEREIRA TOLEDO Ingeniería SVM kernel estudio experimental aprendizaje automático En el presente trabajo se realiza una investigación del comportamiento de la técnica de aprendizaje automático SVM en diferentes ambientes controlados, usando cinco kernels. Primero se analiza el comportamiento de los clasificadores ante datos con valores perdidos. Luego se prueban en ambientes con valores ruidosos. La última tarea es el análisis de su comportamiento una vez que se adicionan atributos irrelevantes. Para validar los resultados se realizan pruebas estadísticas no paramétricas. Se encontró que la técnica SVM es muy robusta ante los tres ambientes antes mencionados y que el kernel polinómico arrojó los mejores resultados de clasificación. 2018 artículo científico 1518-1634 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=481582772008 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4815 HOLOS application/pdf Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte HOLOS (Brasil) Vol.5
format	Artículo científico
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publishDate	2018
publisher	Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte
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