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
- Idioma:
- spa
- 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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- License
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