Estrategia de selección de entradas y parámetros óptimos para máquinas de soporte vectorial

Los métodos de clasificación basados en el conocimiento (MCBC), en especial las máquinas de soporte vectorial son una metodología que en la práctica presentan excelentes resultados. Estos métodos de clasificación requieren para su buen funcionamiento una selección rigurosa de entradas (descriptores) y una adecuada calibración de parámetros. El espacio de búsqueda para la selección de entradas y el ajuste parámetros es muy grande por lo que en este artículo se presenta un algoritmo de optimización para la selección de entradas y ajuste de parámetros óptimo para las máquinas de soporte vectorial. Los resultados obtenidos en casos de prueba de la literatura especializada son satisfactorios para el algoritmo de optimización presentado.The classification methods based on knowledge (MCBC) in particular support vector machines are a methodology that, in practice, have excellent results. These machines require of a rigorous selection of the inputs (descriptors) and the calibration parameters for the proper functioning. The search space for the selection of input and calibration parameters is very large and that is the reason of why in this paper presents an optimization algorithm for the selection of inputs and parameters. The results obtained in test cases of the literature specialized are satisfactory for the optimization algorithm presented

Estrategia de selección de entradas y parámetros óptimos para máquinas de soporte vectorial

Los métodos de clasificación basados en el conocimiento (MCBC), en especial las máquinas de soporte vectorial son una metodología que en la práctica presentan excelentes resultados. Estos métodos de clasificación requieren para su buen funcionamiento una selección rigurosa de entradas (descriptores) y una adecuada calibración de parámetros. El espacio de búsqueda para la selección de entradas y el ajuste parámetros es muy grande por lo que en este artículo se presenta un algoritmo de optimización para la selección de entradas y ajuste de parámetros óptimo para las máquinas de soporte vectorial. Los resultados obtenidos en casos de prueba de la literatura especializada son satisfactorios para el algoritmo de optimización presentado

Estrategia de selección de entradas y parámetros óptimos para máquinas de soporte vectorial

Los métodos de clasificación basados en el conocimiento (MCBC), en especial las máquinas de soporte vectorial son una metodología que en la práctica presentan excelentes resultados. Estos métodos de clasificación requieren para su buen funcionamiento una selección rigurosa de entradas (descriptores) y una adecuada calibración de parámetros. El espacio de búsqueda para la selección de entradas y el ajuste parámetros es muy grande por lo que en este artículo se presenta un algoritmo de optimización para la selección de entradas y ajuste de parámetros óptimo para las máquinas de soporte vectorial. Los resultados obtenidos en casos de prueba de la literatura especializada son satisfactorios para el algoritmo de optimización presentado