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    A Generalized Lagrange Multiplier Method Based for Support Vector Classification

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    ITESO_MAF_MScThesis_JuanFranT.pdf (742.4Kb)
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    Date
    2023-05
    Author
    Toral-Cañedo, Juan F.
    Metadata
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    URI
    https://hdl.handle.net/11117/10327
    Description
    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.
    Collections
    • DMAF - Trabajos de fin de Maestría en Ciencia de Datos

    © ITESO, Universidad Jesuita de Guadalajara 2022

    Sistemas de Información de la Dirección de Información Académica, DIA
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