Título: Otimização da Largura de Kernels RBF para Máquinas de Vetores de Suporte: Uma Abordagem Baseada em Estimativa de Densidades
Autores: Menezes, Murilo;Brambirra Torres, Luiz;Braga, Antonio
Resumo:
Kernels são ferramentas utilizadas para modelar não-linearidades em dados, desempenhando um papel principal em modelos como SVMs. A otimização de seus parâmetros para se ajustar a cada conjunto de dados é um desafio frequentemente enfrentado. Este problema é usualmente dirimido usando validação cruzada, técnica baseada no cálculo de desempenho sobre uma faixa de valores, não levando em consideração informações diretas sobre a disposição dos dados. Este trabalho propõe uma abordagem alternativa, baseada na estimativa de densidades, sob a qual se analisa a estrutura do conjunto de dados, possibilitando assim o projeto de um kernel adequado para cada problema.
Palavras-chave:
Classificação;Kernel RBF;SVM;Estimativa de Densidades
Páginas: 13
Código DOI: 10.21528/CBIC2017-80
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