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...

Full description

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