Análisis del comportamiento del algoritmo SVM para diferentes Kernel en ambientes controlados

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dc.contributor.authorLópez-Cabrera, José
dc.contributor.authorPereira-Toledo, Alain
dc.contributor.departmentUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Computaciónen_US
dc.date.accessioned2023-07-05T16:28:17Z
dc.date.available2023-07-05T16:28:17Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractEn el presente trabajo se realiza una investigación del comportamiento de la técnica de aprendizaje automático SVM en diferentes ambientes controlados, usando cinco kernel. Primero se analiza el comportamiento de los clasificadores ante datos con valores perdidos. Luego se prueban en ambientes con valores ruidosos. La última tarea es el análisis de su comportamiento una vez que se adicionan atributos irrelevantes. Para validar los resultados se realizan pruebas estadísticas no paramétricas. Se encontró que la técnica SVM es muy robusta ante los tres ambientes antes mencionados y el kernel polinómico arrojó los mejores resultados de clasificación.en_US
dc.identifier.doi10.15628/holos.2018.5563en_US
dc.identifier.issn1807-1600en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/13798
dc.language.isoesen_US
dc.relation.journalHolosen_US
dc.rights.holderInstituto Federal de Educaçãoen_US
dc.source.endpage115en_US
dc.source.initialpage101en_US
dc.source.issue5en_US
dc.source.volume34en_US
dc.subjectaprendizaje automáticoen_US
dc.subjectSVMen_US
dc.subjectestudio experimentalen_US
dc.titleAnálisis del comportamiento del algoritmo SVM para diferentes Kernel en ambientes controlados
dc.title.alternativeA PERFORMANCE ANALYSIS OF THE SVM TECHNIQUE FOR DIFFERENT KERNELSen_US
dc.typeArticleen_US
dc.type.article2en_US

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