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dc.contributor.authorNúñez Castro, Haydemar
dc.contributor.authorAngulo Bahón, Cecilio
dc.contributor.authorGonzález Abril, Luis
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial
dc.date.accessioned2011-12-19T12:27:05Z
dc.date.available2011-12-19T12:27:05Z
dc.date.created2011
dc.date.issued2011
dc.identifier.citationNúñez, H.; Angulo, C.; González, L. Modificación del sesgo de una SVM entrenada sobre clases no balanceadas. A: Jornadas de ARCA. "XIII Jornadas de ARCA: eficiencia energética y sostenibilidad en inteligencia ambiental : sistemas cualitativos y sus aplicaciones en diagnosis, robótica e inteligencia ambiental". Islantilla - Huelva: Universidad de Sevilla, 2011, p. 32-38.
dc.identifier.isbn978-84-615-5513-0
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/14271
dc.description.abstractEn 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 muy pocos de otra. La principal contribución de este trabajo es la definición de un sesgo modificado, con la SVM entrenada original, de forma que se mejora la generalización sobre conjuntos no balanceados medida en forma de media geométrica. Una ventaja importante de nuestra propuesta es que el problema de optimización para hallar la SVM no cambia para el sesgo elegido y, por tanto, el coste computacional es casi nulo. Los resultados de experimentación confirman que la propuesta iguala en prestaciones aquellas con mayor rendimiento en la literatura, mientras que no añade coste computacional.
dc.format.extent7 p.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Sevilla
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Microelectrònica::Sistemes digitals programables
dc.subject.lcshMachine learning--Mathematical models
dc.subject.lcshSupport vector machines
dc.titleModificación del sesgo de una SVM entrenada sobre clases no balanceadas
dc.typeConference report
dc.subject.lemacSistemes experts (Informàtica) -- Autoaprenentatge
dc.subject.lemacAprenentatge automàtic -- Algorismes
dc.contributor.groupUniversitat Politècnica de Catalunya. GREC - Grup de Recerca en Enginyeria del Coneixement
dc.rights.accessOpen Access
local.identifier.drac8794081
dc.description.versionPostprint (published version)
local.citation.authorNúñez, H.; Angulo, C.; González, L.
local.citation.contributorJornadas de ARCA
local.citation.pubplaceIslantilla - Huelva
local.citation.publicationNameXIII Jornadas de ARCA: eficiencia energética y sostenibilidad en inteligencia ambiental : sistemas cualitativos y sus aplicaciones en diagnosis, robótica e inteligencia ambiental
local.citation.startingPage32
local.citation.endingPage38


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