A first approximation in order to define a Difficulty Factor of the bi-classification in a dataset by using SVMs
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/22746
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2013
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
The 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 both, the Lagrange multipliers and the number of support vectors. Experimentation for cheching the defined index is carried out with a well.known dataset, the Glass Identification Database.
CitacióGonzalez-Abril, L.; Angulo, C. A first approximation in order to define a Difficulty Factor of the bi-classification in a dataset by using SVMs. A: Jornadas de ARCA. "Actas de las XV Jornadas de ARCA : Sistemas cualitativos y sus aplicaciones en diagnosis, robótica e inteligencia ambiental". Murcia: 2013, p. 45-48.
Dipòsit legalSE 546-2014
ISBN978-84-616-7622-4
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
jarca2013_45_48.pdf | 4,696Mb | Visualitza/Obre |