Artículo
Máquinas l-SVCR con salidas probabilísticas
Autor/es | González Abril, Luis
Angulo, Cecilio Velasco Morente, Francisco Vílchez Lobato, María Luisa |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Economía Aplicada I |
Fecha de publicación | 2002 |
Fecha de depósito | 2016-09-02 |
Publicado en |
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Resumen | En este trabajo se presenta una máquina l-SVCR (l-clases Support Vector Machine con restricciones de Clasificación y Regresión) basada en la teoría de aprendizaje estadístico, introducida en [AC01], la cual ha sido modificada ... En este trabajo se presenta una máquina l-SVCR (l-clases Support Vector Machine con restricciones de Clasificación y Regresión) basada en la teoría de aprendizaje estadístico, introducida en [AC01], la cual ha sido modificada de forma que la salida se puede interpretar en términos probabilísticos. Además esta nueva máquina proporciona tantas salidas intermedias como máquinas de soporte vectorial se han utilizado en el proceso de clasificación así como el grado de confianza que presenta cada una de ellas. Con objeto de comprobar la versatilidad de la máquina, ésta se aplica sobre un conjunto de datos sobre el que se comprueba empíricamente una de sus características más destacable, la prudencia en la elección del etiquetado |
Agencias financiadoras | Junta de Andalucía |
Identificador del proyecto | ACC-265-TIC-2001 |
Cita | González Abril, L., Angulo, C., Velasco Morente, F. y Vílchez Lobato, .L. (2002). Máquinas l-SVCR con salidas probabilísticas. Inteligencia Artificial, 6 (17), 72-82. |
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