Análise discriminante usando densidades preditivas aproximadas
Carregando...
Data
Autores
Orientador(es)
Coorientador(es)
Membros da banca
Pós-Graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal do Amazonas
Direito de acesso
DOI
Resumo
Reconhecimento e classificação de padrões são problemas importantes em uma variedade de áreas cientificas, como biologia, psicologia, medicina, visão computacional, etc.... Porém este problema não é de fácil solução quando a distribuição de probabilidade dos dados é totalmente desconhecida. Neste projeto, combinamos o Método Kernel Multivariado de estimação de densidades com um enfoque Bayesiano e propomos uma modificação no algoritmo BPKDA para problemas de classificação usando uma Análise Discriminante via Distribuições Preditivas Aproximadas. Estudos empíricos serão realizados para avaliar o efeito da modificação proposta. O desempenho dessa nova versão do BPKDA será aplicado em conjuntos de dados bastante difundidos na literatura, como por exemplo os disponíveis no site da UCI Machine Repository.
Abstract
Descrição
Palavras-chave
Termo controlado
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS)
Citação
Coleções
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Direitos e licenciamento
Acesso Aberto