Regularización y métodos Kernel para algoritmos de clasificación
Este trabajo es el resultado de estudio de las técnicas de regularización y métodos Kernel empleados para algoritmos de clasificación. El método Mínimos Cuadrados Regularizados RLSC requiere la solución de un único problema de ecuaciones lineales, lo cual presenta ventajas en términos computacionale...
- Autores:
-
Ramírez Candamil, Juliana
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/3481
- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
51 Matemáticas / Mathematics
Mínimos Cuadrados Regularizados RLSC, Validación Cuadrada Generalizada GCV, Dejar Uno por Fuera LOO, Regularización de Tikhonov, Métodos Kernel / Regularized Least Square RLSC, Generalized Cross Validation GCV, Leave-One-Out LOO, Tikhonov Regularization, Kernel Methods
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Acosta Medina, Carlos Daniel (Thesis advisor)794beb7e-0d16-4ef9-83ce-e43e6d1e038bRamírez Candamil, Juliana3f90e356-3232-49b3-8efe-5bd7a242740f3002019-06-24T13:21:38Z2019-06-24T13:21:38Z2010https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/3481http://bdigital.unal.edu.co/1991/Este trabajo es el resultado de estudio de las técnicas de regularización y métodos Kernel empleados para algoritmos de clasificación. El método Mínimos Cuadrados Regularizados RLSC requiere la solución de un único problema de ecuaciones lineales, lo cual presenta ventajas en términos computacionales, eso hace que sea un método sencillo para realizar esta importante tarea. Este trabajo se enfoca en automatizar la selección de parámetros , tanto de regularización, como del Kernel, empleando Validación Cuadrada Generalizada GCV, para la versión lineal y no lineal de RLSC. Se evalúa la exactitud del clasificador y se compara con otros métodos bastante conocidos en la literatura, obteniendo resultados importantes en términos de desempeño y costo del algoritmoThis work is result of studying the regularization techniques and Kernel methods for classification algorithms. The Regularized Least Square method RLSC uses the solution of linear equations problem, which has advantages in computational terms, this makes it an easy way to perform this important task. This work focuses on the automatic selection of parameters, both regularization and the Kernel, using Generalized Cross Validation GCV for linear and non-linear version of RLSC. We evaluate the accuracy of the classifier and compared with other methods employ in the literature, obtaining significant results in terms of performance and cost of the algorithm.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Matemáticas y EstadísticaDepartamento de Matemáticas y EstadísticaRamírez Candamil, Juliana (2010) Regularización y métodos Kernel para algoritmos de clasificación. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.0 Generalidades / Computer science, information and general works51 Matemáticas / MathematicsMínimos Cuadrados Regularizados RLSC, Validación Cuadrada Generalizada GCV, Dejar Uno por Fuera LOO, Regularización de Tikhonov, Métodos Kernel / Regularized Least Square RLSC, Generalized Cross Validation GCV, Leave-One-Out LOO, Tikhonov Regularization, Kernel MethodsRegularización y métodos Kernel para algoritmos de clasificaciónTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINALjulianaramirezcandamil.2010.pdfTesis de Maestría en Ciencias - Matemática Aplicadaapplication/pdf617342https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/3481/1/julianaramirezcandamil.2010.pdf70df4023f571e150ee1a946c6b9a8472MD51THUMBNAILjulianaramirezcandamil.2010.pdf.jpgjulianaramirezcandamil.2010.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3438https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/3481/2/julianaramirezcandamil.2010.pdf.jpg461d34ace39c6869bed787ce874df287MD52unal/3481oai:repositorio.unal.edu.co:unal/34812024-06-18 09:51:51.151Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
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