Algoritmo tipo SMO para la AD-SVM aplicado a la clasificación multicategoría (Registro nro. 104677)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02739nam a2200325 a 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control u90354
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control USM
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20210616040233.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 110419s2011 vaca spa d
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema (Sirsi) 124162
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen UTFSM
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación M 006.3
Número de documento/Ítem C216
100 00 - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Candel Contardo, Diego
9 (RLIN) 22012
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Algoritmo tipo SMO para la AD-SVM aplicado a la clasificación multicategoría
260 00 - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. (PIE DE IMPRENTA)
Lugar de publicación, distribución, etc. Valparaíso:
Nombre del editor, distribuidor, etc. UTFSM,
Fecha de publicación, distribución, etc. 2011
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xvi, 90h.:
Otras características físicas il.
502 ## - NOTA DE TESIS
Nota de tesis Tesis (Mag. en Ciencias de la Ing. Informática) -- Prof. guía: Héctor Allende O., prof. corref.: Marcelo Mendoza R.
520 0# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. [Resumen del autor]
Sumario, etc. Las SVMs (Support Vector Machines o Máquinas de Soporte Vectorial) son un tipo de máquinas de aprendizaje que se idearon en un inicio para tratar problemas de clasificación binaria. En la actualidad, se han realizado extensiones de las SVMs para abarcar problemas de clasificación con más de dos clases. Recientemente se ha creado una nueva SVM multi-categoría mono-objetivo, denominada AD-SVM (All Distances SVM o SVM de Todas las Distancias) que trabaja con un número de restricciones que escala linealmente con el número de ejemplos y clases del problema a tratar. A pesar de la escalabilidad que posee la AD-SVM, a la fecha no se han realizado experimentos acabados para comparar su rendimiento frente a otras técnicas de clasificación 'multi-categoría. Esto se debe principalmente a que la máquina carece de un algoritmo eficiente de entrenamiento, por lo cual su ejecución es extremadamente lenta y consumé recursos de memoria que no son abarcables si el tamaño del problema es muy graride, haciendo inviable la realización de experimentos de gran volumen. Esta tesis tiene como fin abordar los siguientes objetivos: 1) Diseñar un algoritmo de entrenamiento para la AD-SVM capaz de competir en tiempo de ejecución con los utilizados en otras máquinas de clasificación multi-categórica; 2) Realizar un estudio experimental para comparar el desempeño de la AD-SVM frente a otras técnicas de clasificación multi-categoría.
504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC.
Bibliografía, etc. h. 87
596 ## -
-- 2
650 04 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial MAQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL
9 (RLIN) 116239
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial ALGORITMOS COMPUTACIONALES
9 (RLIN) 105303
690 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA LOCAL--TÉRMINO DE MATERIA (OCLC, RLIN)
Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial BC / MEM (memorias UTFSM con resúmenes)
700 00 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Allende Olivares, Héctor (Comisión de tesis)
Término indicativo de función/relación , prof. guía
9 (RLIN) 9419
Nombre de persona Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel (Comisión de tesis)
Término indicativo de función/relación , prof. corref.
9 (RLIN) 63888
710 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada UTFSM. Departamento de Informática (1994-)
Unidad subordinada Departamento de Informática (1994 -)
9 (RLIN) 3744
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada UTFSM.
Unidad subordinada Dirección General de Investigación y Postgrado. Programas de Magíster MBA
948 ## - PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN LOCAL (OCLC); DESIGNADOR DE PARTE DE LA SERIE (RLIN)
Designador de la parte de la serie, SPT (RLIN) 19/04/2011
b (OCLC) 13/05/2011
z (OCLC) USM
Existencias
Estado de retiro Estados de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Estado dañado No para préstamo Código de colección Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Fuente de adquisición Coste, precio normal de compra Ultima fecha de inventario Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Fecha del último préstamo Número de copia Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
          Memorias Biblioteca Central Biblioteca Central Memorias 30/11/2015 5/4/2013 1.00 21/1/2013 2 M 006.3 C216 3560900198168 30/11/2015   1 06/10/2015 Memorias