Funções de Distância Aplicadas a Algoritmos de Aprendizagem de Máquina
(Sprache: Portugiesisch)
É imensa a listas de algoritmos na área de Aprendizagem de Máquina que utilizam funções de dist
ncia. Podemos citar os algoritmos de agrupamento como o k-means, as redes neurais Kohonen e RBF, além do exemplo mais claro que é o k-NN. O objetivo desse...
ncia. Podemos citar os algoritmos de agrupamento como o k-means, as redes neurais Kohonen e RBF, além do exemplo mais claro que é o k-NN. O objetivo desse...
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É imensa a listas de algoritmos na área de Aprendizagem de Máquina que utilizam funções de distncia. Podemos citar os algoritmos de agrupamento como o k-means, as redes neurais Kohonen e RBF, além do exemplo mais claro que é o k-NN. O objetivo desse trabalho é mostrar que diferentes funções de dist
ncias podem ser empregadas para melhorar a performance de tais algoritmos. Utilizaremos como estudo de caso o k-NN e a rede RBF. Uma vez que a forma como se realiza essa medida pode interferir no comportamento do algoritmo, grande variedade de funções de dist
ncia foi desenvolvida justamente para se conseguir melhores resultados nos algoritmos que as empregam. Esse trabalho compara o comportamento das funções HEOM, HVDM, DVDM, IVDM, NCM e mais algumas variações dessa última aqui propostas. Para tanto essas funções serão utilizadas em dois algoritmos de classificação: o k-NN e as redes RBF. Também é testada a resposta às modificações desses algoritmos sob as mesmas funções de dist
ncia.
Bibliographische Angaben
- Autor: Tiago Buarque Assunção de Carvalho
- 2016, 60 Seiten, Maße: 22 cm, Kartoniert (TB), Portugiesisch
- Verlag: Novas Edicioes Academicas
- ISBN-10: 3330740361
- ISBN-13: 9783330740365
Sprache:
Portugiesisch
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