A Generalized Lagrange Multiplier Method Based for Support Vector Classification
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Fecha
2023-05
Autores
Toral-Cañedo, Juan F.
Título de la revista
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Editor
ITESO
Resumen
Descripción
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.
Palabras clave
Clasificación, Método Generalizado de Multiplicador de Lagrange, Vector Soporte, Kernel-Based Methods
Citación
Toral-Cañedo, J. F. (2023). A Generalized Lagrange Multiplier Method Based for Support Vector Classification. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ciencia de Datos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.