Large-scale classification based on support vector machine
Por favor, use este identificador para citas ou ligazóns a este ítem:
http://hdl.handle.net/10347/29255
Ficheiros no ítem
Metadatos do ítem
Título: | Large-scale classification based on support vector machine |
Autor/a: | Ali Hammouri, Ziad Akram |
Dirección/Titoría: | Fernández Delgado, Manuel |
Centro/Departamento: | Universidade de Santiago de Compostela. Escola de Doutoramento Internacional (EDIUS) Universidade de Santiago de Compostela. Programa de Doutoramento en Investigación en Tecnoloxías da Información |
Palabras chave: | Classification | large-scale datasets | support vector machine | closed-form training | model selection | RBF kernel | spread tuning | |
Data: | 2022 |
Resumo: | Esta tese propón o fast support vector classifier, unha versión eficiente da máquina de vectores de soporte (SVM) con cerne gausiano para problemas de clasificación grandes. Este clasificador acada un acerto cercano aos mellores métodos dispoñíbeis, sendo moito máis rápido que aqueles en conxuntos de ata 31 millóns de datos, 30.000 entradas e 131 clases. Tamén axusta os requerimentos de memoria, permitindo a súa execución en datos de tamano case arbitrariamente grande. Esta tese tamén propón o algoritmo ideal kernel tuning, un método de sintonización eficiente da anchura do cerne gausiano para a SVM, método que é o máis rápido comparado con outras 5 alternativas da literatura, cun acerto moi perto do mellor dispoñíbel actualmente e cun reducido consumo de memoria. |
URI: | http://hdl.handle.net/10347/29255 |
Dereitos: | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
Coleccións
O ítem ten asociados os seguintes ficheiros de licenza: