APRENDIZAJE ACTIVO PARA MÁQUINAS DE VECTORES DE RELEVANCIA


Authors

  • RICARDO HENAO
  • JORGE HUMBERTO SANZ
  • EDISON DUQUE

Abstract

Este artículo presenta una técnica de aprendizaje activo para máquinas de vectores de relevancia. Uno de los métodos más utilizados para entrenar clasificadores activos utiliza máquinas de vectores de soporte, las cuales poseen algunas desventajas desde el punto de vista práctico. La novedad del método propuesto consiste en mantener todas las ventajas del aprendizaje activo, reemplazando la máquina de vectores de soporte por un clasificador con propiedades similares que no sufra de sus desventajas, esto es, la máquina de vectores de relevancia, obteniendo de esta manera un método de aprendizaje activo mucho más robusto. Los resultados obtenidos sobre bases de datos estándar y de bioseñales empleando el método propuesto, muestran desempeños satisfactorios y comparables con relación al aprendizaje activo para máquinas de vectores de soporte.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2006-08-17

How to Cite

HENAO, R. ., SANZ, J. . H. ., & DUQUE, E. . (2006). APRENDIZAJE ACTIVO PARA MÁQUINAS DE VECTORES DE RELEVANCIA. Scientia Et Technica, 2(31). Retrieved from https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/6377

Issue

Vol. 2 No. 31 (2006)

Section

Eléctrica

License

Copyright (c) 2017 Scientia et technica

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Copyrights

The journal is free open access. The papers are published under the Creative Commons Attribution / Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International - CC BY-NC-ND 4.0 license. For this reason, the author or authors of a manuscript accepted for publication will yield all the economic rights to the Universidad Tecnológica of Pereira free of charge, taking into account the following:

In the event that the submitted manuscript is accepted for publication, the authors must grant permission to the journal, in unlimited time, to reproduce, to edit, distribute, exhibit and publish anywhere, either by means printed, electronic, databases, repositories, optical discs, Internet or any other required medium. In all cases, the journal preserves the obligation to respect, the moral rights of the authors, contained in article 30 of Law 23 of 1982 of the Government Colombian.

The transferors using ASSIGNMENT OF PATRIMONIAL RIGHTS letter declare that all the material that is part of the article is entirely free of copyright.  Therefore, the authors are responsible for any litigation or related claim to intellectual property rights. They exonerate of all responsibility to the Universidad Tecnológica of Pereira (publishing entity) and the Scientia et Technica journal. Likewise, the authors accept that the work presented will be distributed in free open access, safeguarding copyright under the Creative Commons Attribution / Recognition-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International - https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es license.