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Piovesan, Nicola (2013) Studio di Support Vector Machine per la classificazione e la regressione statistica. [Laurea triennale]

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Abstract

Il lavoro studia inizialmente l'utilizzo di Support Vector Machine per la classificazione. Vengono introdotte SVM lineari per dati separabili e non separabili e SVM non lineari con Kernel. In seguito quanto visto in via teorica viene applicato in MATLAB a due casi di classificazione (Iris di Fisher e classificazione dei dati di una analisi SPECT). Per finire vengono introdotte le SVM per la regressione

Tipologia del documento:Laurea triennale
Corsi di Laurea Triennale:Scuola di Ingegneria > Ingegneria dell'informazione
Parole chiave:SVM, classificazione, regressione, kernel, apprendimento
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/04 Automatica
Codice ID:43809
Relatore:Schenato, Luca
Data della tesi:22 Luglio 2013
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
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:No

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