Relevant data representation by a Kernel-based framework
Nowadays, the analysis of a large amount of data has emerged as an issue of great interest taking increasing place in the scientific community, especially in automation, signal processing, pattern recognition, and machine learning. In this sense, the identification, description, classification, visu...
- Autores:
-
Álvarez Meza, Andrés Marino
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/76341
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/76341
http://bdigital.unal.edu.co/72629/
- Palabra clave:
- Signal processing
Machine learning
Relevant representation
Kernel methods
Information theoretic learning
Automatics
Procesamiento de señales
Aprendizaje de máquina
Representación relevante
Métodos núcleo
Aprendizaje por teoría de información
Automatización
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional