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Mostrando ítems 1-10 de 972
Scalable and interpretable kernel methods based on random Fourier features
(Universidade Federal de São CarlosUFSCarPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsCâmpus São Carlos, 2023-03-29)
Kernel methods are a class of statistical machine learning models based on positive semidefinite kernels, which serve as a measure of similarity between data features. Examples of kernel methods include kernel ridge ...
Fundamentos de Aprendizado de Máquina: Análise Funcional voltada a Métodos de Kernel
(Florianópolis, SC., 2022)
Facial Expression Recognition using kernel principal component analysis (KPCA)Reconocimiento de expresiones faciales utilizando análisis de componentes principales Kernel (KPCA)
(Pereira : Universidad Tecnológica de PereiraFacultad de Ciencias Básicas, 2011)
Análise da distribuição geográfica dos acidentes de trânsito na cidade de Natal, utilizando o método de Kernel.
(Universidade Federal do Rio Grande do NorteBrasilUFRNEngenharia Civil, 2017)
Nonparametric econometricsNonparametric econometrics
(Sociedade Brasileira de Econometria, 2002)
Metodología para la predicción de funciones en proteínas Embryophyta usando kernels de secuencias.
(Instituto Tecnológico MetropolitanoFacultad de IngenieríasIngeniería MecatrónicaInstituto Tecnológico Metropolitano, 2015)
Mediante este trabajo se automatizó el proceso de anotación de secuencias proteicas, a través del uso de técnicas de aprendizaje de máquina supervisado y kernels de secuencias conocidos también como string kernels, para ...
Changes detection in remote sensing multitemporal image data by apllying Support Vector Machines with the use of polynomial kernel and RBF kernel (Radial Basis Function kernel)Detecção de mudanças em dados de imagens multitemporais de sensoriamento remoto empregando Support Vector Machines com o uso de kernel polinomial e kernel RBF (kernel função de base radial)
(Instituto de Geociências /Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2018)
Robust unsupervised learning using kernels
(2017-07-04)
This thesis aims to study deep connections between statistical robustness and machine learning techniques, in particular, the relationship between some particular kernel (the Gaussian kernel) and the robustness of kernel-based ...