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Petterle, Lucia (2012) A computational analysis of optimization models for Support Vector Machines. [Magistrali biennali]

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Abstract

Il presente lavoro di tesi consiste in un'analisi computazionale, condotta previa la necessaria implementazione software, del comportamento matematico del modello di ottimizzazione utilizzato dall'approccio delle Support Vector Machines. Tale valutazione è stata condotta sia in termini assoluti, che, soprattutto, in termini comparativi, confrontando le caratteristiche/performance del suddetto modello con quelle di modelli matematici alternativi, progettati, implementati e testati nell'ottica di ridurre il fenomeno di overfitting. È stata inoltre proposta e valutata la qualità di una procedura di classificazione alternativa, computazionalmente non dispendiosa, basata sull'eliminazione dell'uso dei modelli di ottimizzazione. I risultati ottenuti hanno rilevato l'interessante capacità del kernel gaussiano di agire, di per se stesso, come buon classificatore; la soltanto parziale incidenza del ruolo del modello di ottimizzazione nella bontà della classificazione; la possibilità di fornire uno strumento di classificazione alternativo alle SVM, con notevole vantaggio in termini computazionali e con limitata inferiorità in termini prestazionali (inferiorità che si suppone realisticamente riducibile/annullabile grazie ad un ulteriore lavoro di ricerca in merito)

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Subjects:Area 01 - Scienze matematiche e informatiche > MAT/09 Ricerca operativa
Codice ID:42208
Relatore:Fischetti, Matteo
Data della tesi:10 December 2012
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text

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