Large-scale classification based on support vector machine

  1. Ziad Akram, Ali Hammouri
Dirixida por:
  1. Manuel Fernández Delgado Director

Universidade de defensa: Universidade de Santiago de Compostela

Fecha de defensa: 08 de xullo de 2022

Tribunal:
  1. Manuel Filipe Vieira Torres Santos Presidente/a
  2. María Jesús Taboada Iglesias Secretaria
  3. María Luisa Durán Martín-Meras Vogal
Departamento:
  1. Departamento de Electrónica e Computación

Tipo: Tese

Resumo

Esta tese propón o fast support vector classifier, unha versión eficiente da máquina de vectores de soporte (SVM) con cerne gausiano para problemas de clasificación grandes. Este clasificador acada un acerto cercano aos mellores métodos dispoñíbeis, sendo moito máis rápido que aqueles en conxuntos de ata 31 millóns de datos, 30.000 entradas e 131 clases. Tamén axusta os requerimentos de memoria, permitindo a súa execución en datos de tamano case arbitrariamente grande. Esta tese tamén propón o algoritmo ideal kernel tuning, un método de sintonización eficiente da anchura do cerne gausiano para a SVM, método que é o máis rápido comparado con outras 5 alternativas da literatura, cun acerto moi perto do mellor dispoñíbel actualmente e cun reducido consumo de memoria.