Exploració per tema "Machine learning--Mathematical models"
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A first approximation in order to define a Difficulty Factor of the bi-classification in a dataset by using SVMs
(2013)
Comunicació de congrés
Accés obertThe main aim in this paper is to analyze the complexity of a Support Vector Machine -SVM- in the construction of a classifier for a bi-classification problem on a specific dataset. Hence, an index is defined in terms of ... -
A post-processing strategy for SVM learning from unbalanced data
(2011)
Comunicació de congrés
Accés obertStandard learning algorithms may perform poorly when learning from unbalanced datasets. Based on the Fisher’s discriminant analysis, a post-processing strategy is introduced to deal datasets with significant imbalance ... -
A probabilistic tri-class Support Vector Machine
(2010-07)
Article
Accés obertA probabilistic interpretation for the output obtained from a tri-class Support Vector Machine into a multi-classification problem is presented in this paper. Probabilistic outputs are defined when solving a multi-class ... -
A study on output normalization in multiclass SVMs
(2013-02-01)
Article
Accés restringit per política de l'editorialThe use of binary support vector machines (SVMs) in multi-classification is addressed in this paper. Margins associated to the bi-classifiers, since they depend on the geometrical disposition of the classes being separated, ... -
Máquinas de soporte vectorial sobre conjuntos de datos no balanceados: propuesta de un nuevo sesgo
(2012-09)
Report de recerca
Accés obertEn el aprendizaje con conjuntos de datos no balanceados, la máquina de soporte vectorial (SVM) puede exhibir un bajo rendimiento sobre la clase minoritaria ya que, como otras máquinas de aprendizaje, están diseñadas para ... -
Modificación del sesgo de una SVM entrenada sobre clases no balanceadas
(Universidad de Sevilla, 2011)
Text en actes de congrés
Accés obertEn el área de aprendizaje automático, uno de los problemas que se presenta es el relacionado con las clases no balanceadas. Esto ocurre cuando en el conjunto de datos se dispone de muchos ejemplos de una clase, pero ...