Funciones Núcleo en un Espacio de Órdenes de Magnitud Absolutos
Fuente:
Redalyc
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Instituto Politécnico Nacional
2003
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
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| _version_ | 1876476087875141632 |
|---|---|
| author | R. Campos |
| author_facet | R. Campos |
| contents | Funciones Núcleo en un Espacio de Órdenes de Magnitud Absolutos R. Campos C. Angulo F. J. Ruiz N. Agell X. Rovira M. Sanchez Computación Funciones N´ucleo Aprendizaje Autom´atico Razonamiento Cualitativo M´aquinas de Soporte Vectorial Los algoritmos de aprendizaje basados en Funciones N´ucleo, particularmente las M´aquinas de SoporteVectorial (MSV), han proporcionado buenos resultados en problemas de clasificaci´on con patrones deentrada no separables linealmente. El uso de las Funciones N´ucleo permite aplicar estos algoritmos deinferencia incluso sobre informaci´on proveniente de un conjunto sin estructura de espacio eucl´ıdeo. Alconsiderar una Funci´on N´ucleo, los datos se proyectan de forma impl´ıcita sobre un nuevo espacio decaracter´ısticas cuya estructura es exportada hacia el espacio de origen.En este trabajo se analiza una Funci´on N´ucleo que act´ua sobre datos que pertenecen a un EspacioCualitativo de ´Ordenes de Magnitud Absolutos. El diseno de esta Funci´on N´ucleo est´a inspirado enrecientes m´etodos elaborados sobre M´aquinas N´ucleo para espacios discretos de trabajo. Como ilustraci´onse presenta una aplicaci´on de estos sistemas de aprendizaje en el campo financiero, concretamente enla modelizaci´on del riesgo de cr´edito. Se estudia los resultados de predicci´on de riesgo crediticio deun conjunto de empresas que entregan informaci´on p´ublica al mercado. Para ello se utilizan variablesecon´omico-financieras de las compan´ıas y su clasificaci´on de riesgo emitida por una conocida evaluadoradel mercado financiero. 2003 artículo científico 1405-5546 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61570103 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=615 Computación y Sistemas application/pdf Instituto Politécnico Nacional Computación y Sistemas (México) Num.1 Vol.7 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_61570103 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2003 |
| publisher | Instituto Politécnico Nacional |
| spellingShingle | Funciones Núcleo en un Espacio de Órdenes de Magnitud Absolutos R. Campos Computación Funciones N´ucleo Aprendizaje Autom´atico Razonamiento Cualitativo M´aquinas de Soporte Vectorial Funciones Núcleo en un Espacio de Órdenes de Magnitud Absolutos R. Campos C. Angulo F. J. Ruiz N. Agell X. Rovira M. Sanchez Computación Funciones N´ucleo Aprendizaje Autom´atico Razonamiento Cualitativo M´aquinas de Soporte Vectorial Los algoritmos de aprendizaje basados en Funciones N´ucleo, particularmente las M´aquinas de SoporteVectorial (MSV), han proporcionado buenos resultados en problemas de clasificaci´on con patrones deentrada no separables linealmente. El uso de las Funciones N´ucleo permite aplicar estos algoritmos deinferencia incluso sobre informaci´on proveniente de un conjunto sin estructura de espacio eucl´ıdeo. Alconsiderar una Funci´on N´ucleo, los datos se proyectan de forma impl´ıcita sobre un nuevo espacio decaracter´ısticas cuya estructura es exportada hacia el espacio de origen.En este trabajo se analiza una Funci´on N´ucleo que act´ua sobre datos que pertenecen a un EspacioCualitativo de ´Ordenes de Magnitud Absolutos. El diseno de esta Funci´on N´ucleo est´a inspirado enrecientes m´etodos elaborados sobre M´aquinas N´ucleo para espacios discretos de trabajo. Como ilustraci´onse presenta una aplicaci´on de estos sistemas de aprendizaje en el campo financiero, concretamente enla modelizaci´on del riesgo de cr´edito. Se estudia los resultados de predicci´on de riesgo crediticio deun conjunto de empresas que entregan informaci´on p´ublica al mercado. Para ello se utilizan variablesecon´omico-financieras de las compan´ıas y su clasificaci´on de riesgo emitida por una conocida evaluadoradel mercado financiero. 2003 artículo científico 1405-5546 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61570103 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=615 Computación y Sistemas application/pdf Instituto Politécnico Nacional Computación y Sistemas (México) Num.1 Vol.7 |
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