Kernel-Based Approaches to AnalyzeTime-Varying Data
El desarrollo de sistemas de aprendizaje máquina utilizando datos variantes en el tiempo requiere considerar la propiedades estacionarias y lineales de los datos de entrada. En éste trabajo, algunas aproximaciones Kernel son presentadas para revelar las dinámicas principales de los datos, mejorando...
- Autores:
-
García Vega, Sergio
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/75115
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75115
http://bdigital.unal.edu.co/39622/
- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
51 Matemáticas / Mathematics
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Representaciones Kernel
Análisis de relevancia
Agrupamiento espectral
Aprendizaje adaptativo
Datos variantes en el tiempo
Kernel representations
Relevance analysis
Spectral clustering
Adaptive learning
Time-varying data
Multi-channel data
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional