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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3D85DQ8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/12.17.13.13
Última Atualização2012:12.17.13.13.20 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/12.17.13.13.20
Última Atualização dos Metadados2021:02.28.22.00.38 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoSarmentoDutrErth:2012:ReCoDa
TítuloRedução do conjunto de dados de treinamento para melhorar a eficiência do classificador SVM
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso12 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho186 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sarmento, Peterson Lima
2 Dutra, Luciano Vieira
3 Erthal, Guaraci José
Grupo1
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
EditorCastro, Ana Paula Abrantes de
Shiguemori, Élcio Hideiti
Ramos, Fernando Manuel
Endereço de e-Mailpetersarmento@hotmail.com
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 12 (WORCAP).
Localização do EventoSão José dos Campos
Data6-8 nov. 2012
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-12-18 13:36:36 :: petersarmento@hotmail.com -> administrator :: 2012
2012-12-22 22:35:28 :: administrator -> petersarmento@hotmail.com :: 2012
2013-01-16 17:09:09 :: petersarmento@hotmail.com -> administrator :: 2012
2021-02-28 22:00:38 :: administrator -> simone :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveRedução de dados
SVM
KNN
Tempo
edição
edição múltipla
condensação
ResumoO classificador Máquina de Vetores Suporte (Support Vector Machine SVM), um classificador supervisionado que utiliza basicamente os dados das classes próximos à fronteira de decisão, é utilizado frequentemente devido ao seu bom desempenho. Uma desvantagem deste método é o aumento no tempo de treinamento do classificador à medida que o tamanho do conjunto de treinamento aumenta. A proposta deste trabalho é aplicar técnicas de redução do conjunto de treinamento mantendo a acurácia da classificação. As técnicas utilizadas serão edição, edição múltipla, e condensação dos dados, aplicados na redução dos dados para o método k-vizinhos mais próximos (k nearest neighbor k-NN), que também é um classificador supervisionado que atua sobre os dados próximos a fronteira de separação entre as classes. Espera-se que, com a redução dos dados, seja mantida a aurácia e que haja ganho no tempo de estimativa dos parâmetros do classificador. ABSTRACT: The Support Vector Machine classifier (SVM), a classifier that basically uses training data near the decision boundary is often used due to its good performance. A disadvantage of this method is the increase training time of the classifier as the training set size increases. The purpose of this paper is to apply techniques to reduce the training set size preserving the classification accuracy. The techniques used are editing, multiediting and condensing of data, already applied in data reduction for k-nearest neighbor method (k-NN), which is also a classifier that operates on the data near the border separating classes. It is expected that accuracy with reduced data sets and there is gain in time to estimate the classifier parameters.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Redução do conjunto...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > Redução do conjunto...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/12/2012 11:13 0.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3D85DQ8
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3D85DQ8
Idiomapt
Arquivo Alvoworcap2012_submission_75 - Peterson L. Sarmento.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
petersarmento@hotmail.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGP8W/38ELNHL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition electronicmailaddress isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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