Funç?es de Distância Aplicadas a Algoritmos de Aprendizagem de Máquina
Utilizando distâncias entre exemplos com atributos categóricos e numéricos e os classificadores k-NN e rede neural RBF
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Product details:
- Publisher Novas Edicioes Academicas
- Date of Publication 1 January 2016
- Number of Volumes Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
- ISBN 9783330740365
- Binding Paperback
- No. of pages60 pages
- Size 220x150 mm
- Language Portuguese 0
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Long description:
É imensa a listas de algoritmos na área de Aprendizagem de Máquina que utilizam funç?es de distância. 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 funç?es de distâncias 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 funç?es de distância foi desenvolvida justamente para se conseguir melhores resultados nos algoritmos que as empregam. Esse trabalho compara o comportamento das funç?es HEOM, HVDM, DVDM, IVDM, NCM e mais algumas variaç?es dessa última aqui propostas. Para tanto essas funç?es ser?o utilizadas em dois algoritmos de classificaç?o: o k-NN e as redes RBF. Também é testada a resposta ?s modificaç?es desses algoritmos sob as mesmas funç?es de distância.
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