A Generalized Lagrange Multiplier Method Based for Support Vector Classification
El objetivo de este documento es el de presentar una formulación alterna a la ya conocida Máquina de Vector Soporte tipo L1 (SVC). Analizando la composición del Lagrangiano de dicha máquina asi como su problema dual, se introducen nuevos términos que terminarían ayudando a que la Máquina de Vector S...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | México |
| Institución: | Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente |
| Repositorio: | Repositorio Institucional del ITESO |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:rei.iteso.mx:11117/10327 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11117/10327 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Clasificación Método Generalizado de Multiplicador de Lagrange Vector Soporte Kernel-Based Methods |
| Sumario: | El objetivo de este documento es el de presentar una formulación alterna a la ya conocida Máquina de Vector Soporte tipo L1 (SVC). Analizando la composición del Lagrangiano de dicha máquina asi como su problema dual, se introducen nuevos términos que terminarían ayudando a que la Máquina de Vector Soporte contenga una regularización tipo elastic net en su formulación del problema dual por medio del Método Generalizado del Multiplicador de Lagrange (GLMM). Este documento también tiene como intención revelar el tipo de regularización que ya existe en la formulación clásica de la Máquina de Vector Soporte para el problema de clasificación con el fin de entender la implicación y rol que tendría la regularización tipo elastic net; así como demostrar cualquier posible mejora resultado de este nuevo acercamiento y comparar los resultados contra otros métodos comúnmente empleados para resolver problemas de clasificación. Este documento intenta demostrar la viabilidad del Método Generalizado del Multiplicador de Lagrange basado en la Máquina de Vector Soporte para el problema de clasificación con una regularización tipo elastic net. |
|---|