U7. MÁQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE#
Máquinas de Vectores de Soporte para problemas de clasificación#
50 - Introducción al criterio de maximización del margen: Video 11mins
Se discute el principio de funcionamiento de maximización del margen, que utilizan las máquinas de vectores de soporte para resolver problemas de clasificación, y se definen los conceptos de minimización del riesgo empírico y minimización del riesgo estructural.
51 - Función de coste y entrenamiento de las SVC: Video 30mins
Discutimos la formulación matemática de la función de coste que se usa en las Máquinas de Vectores de Soporte para Clasificación en su forma primal y en su forma dual, y la forma funcional que toma el modelo cuando reemplazamos la expresión matemática que representa el óptimo del vector de pesos.
52 - Funciones kernel y vectores de soporte: Video 15mins
Discutimos la formulación matemática de la función de coste que se usa en las Máquinas de Vectores de Soporte para Clasificación en su forma primal y en su forma dual, y la forma funcional que toma el modelo cuando reemplazamos la expresión matemática que representa el óptimo del vector de pesos.
53 - SVC de margen suave: Video 22mins
Discutimos las modificaciones que es necesario realizar a la función de coste, para que las SVC puedan ser usadas en contextos reales en los que las muestras de cada clase no son linealmente separables.
Máquinas de Vectores de Soporte para problemas de regresión#
54 - Función de coste y entrenamiento de las SVR: Video 29mins
Discutimos cómo se extiende la formulación de las máquinas de vectores de soporte para resolver problemas de regresión, haciendo hincapié en la función de error y el significado que tienen en este caso las variables de relajación y los coeficientes de Lagrange en términos de los cuales queda definido el modelo predictivo.
Esquemas multiclase basados en clasificadores binarios#
55 - Esquema uno vs. todos: Video 27mins
Se presenta el esquema básico de uno vs. todos que permite resolver problemas multiclase a partir de modelos biclase y sus implicaciones en términos de costo computacional y de diseño. Este esquema es aplicable a partir de cualquier modelo biclase, entre los que se incluyen las SVC, y permite resolver problemas multiclase y multietiqueta.
56 - Esquemas uno vs. uno y jerárquico: Video 10mins
Se presentan los esquemas uno vs uno y jerárquico que, al igual que el esquema anterior, permiten resolver problemas multiclase a partir de modelos biclase. Se discuten las implicaciones en términos de costo computacional de estos esquemas en comparación con el esquema uno vs. todos.