Classificacao Multiclasse
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1. Aprendizado supervisionado com conjuntos de dados desbalanceados
Algoritmos de aprendizado tradicionais induzidos por conjuntos de treinamento complexos e altamente desbalanceados têm apresentado dificuldade em diferenciar entre os grupos. A tendência é produzir modelos (ou regras) de classificação que favorecem a classe com maior probabilidade de ocorrência (majoritária), resultando em uma baixa taxa de reconhecim
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2011-10
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2. Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos / Graph-based classification for stationary and non-stationary data
Métodos baseados em grafos consistem em uma poderosa forma de representação e abstração de dados que proporcionam, dentre outras vantagens, representar relações topológicas, visualizar estruturas, representar grupos de dados com formatos distintos, bem como, fornecer medidas alternativas para caracterizar os dados. Esse tipo de abordagem tem sido cad
Publicado em: 2011
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3. Partição espacial utilizando triangulação de Delaunay e Hiperplanos de SVM para classificação de padrões multiclasse
As Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) são consideradas ferramentas com grande capacidade de generalização e são utilizadas em tarefas de classificação, clusterização e regressão. Foram originalmente criadas para trabalhar com problemas contendo duas classes, entretanto, muitas aplicações reais necessitam de um método para discriminação em m
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 14/07/2010
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4. Partição espacial utilizando triangulação de Delaunay e Hiperplanos de SVM para classificação de padrões multiclasse
As Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) são consideradas ferramentas com grande capacidade de generalização e são utilizadas em tarefas de classificação, clusterização e regressão. Foram originalmente criadas para trabalhar com problemas contendo duas classes, entretanto, muitas aplicações reais necessitam de um método para discriminação em m
Publicado em: 2010
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5. Aprendizado de máquina baseado em separabilidade linear em sistema de classificação híbrido-nebuloso aplicado a problemas multiclasse
Este trabalho de mestrado descreve um sistema classificador inteligente aplicado a problemas multiclasse não-linearmente separáveis chamado Slicer. O sistema adota uma estratégia de aprendizado supervisionado de baixo custo computacional (avaliado em ) baseado em separabilidade linear. Durante o período de aprendizagem o sistema determina um conjunto de
Publicado em: 2009
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6. Classificação automática de páginas Web Multi-label via MDL e Support Vector Machines
Nesta pesquisa é feita a extensão de um novo algoritmo de classificação, chamado de CAH+MDL, anteriormente desenvolvido para lidar apenas com problemas de classificação binários ou multiclasse, para tratar diretamente também problemas de classificação multilabel. Foi estudado então seu desempenho para a classificação de uma base de páginas Web
Publicado em: 2009
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7. Support vector machines na classificação de imagens hiperespectrais / Hyperspectral image classification with support vector machines
É de conhecimento geral que, em alguns casos, as classes são espectralmente muito similares e que não é possível separá-las usando dados convencionais em baixa dimensionalidade. Entretanto, estas classes podem ser separáveis com um alto grau de acurácia em espaço de alta dimensão. Por outro lado, classificação de dados em alta dimensionalidade po
Publicado em: 2009
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8. Classifiers and machine learning techniques for image processing and computer vision / Classificadores e aprendizado em processamento de imagens e visão computacional
In this work, we propose the use of classifiers and machine learning techniques to extract useful information from data sets (e.g., images) to solve important problems in Image Processing and Computer Vision. We are particularly interested in: two and multi-class image categorization, hidden messages detection, discrimination among natural and forged images,
Publicado em: 2009
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9. Relation-invariant and scale-invariant texture representation for image identification and recognition / Descrição de texturas invariante a rotação e escala para identificação e reconhecimento de imagens
Uma importante característica de baixo nível, utilizada tanto na percepção humana como no reconhecimento de padrões, é a textura. De fato, o estudo de textura tem encontrado diversas aplicações abrangendo desde segmentação de textura até síntese, classificação e recuperação de imagens por conteúdo.Apesar das múltiplas técnicas eficientes e
Publicado em: 2007