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Título: O ALGORITMO BOOSTING AT START E SUAS APLICACOES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JULIO CESAR DUARTE

Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - Orientador
Número do Conteúdo: 31451
Catalogação:  15/09/2017 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31451@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31451@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31451

Resumo:
Boosting é uma técnica de aprendizado de máquina que combina diversos classificadores fracos com o objetivo de melhorar a acurácia geral. Em cada iteração, o algoritmo atualiza os pesos dos exemplos e constrói um classificador adicional. Um esquema simples de votação é utilizado para combinar os classificadores. O algoritmo mais famoso baseado em Boosting é o AdaBoost. Este algoritmo aumenta os pesos dos exemplos em que os classificadores anteriores cometeram erros. Assim, foca o classificador adicional nos exemplos mais difíceis. Inicialmente, uma distribuição uniforme de pesos é atribúda aos exemplos. Entretanto, não existe garantia que essa seja a melhor escolha para a distribuição inicial. Neste trabalho, apresentamos o Boosting at Start (BAS), uma nova abordagem de aprendizado de máquina baseada em Boosting. O BAS generaliza o AdaBoost permitindo a utilização de uma distribuição inicial arbitrária. Também apresentamos esquemas para determinação de tal distribuição. Além disso, mostramos como adaptar o BAS para esquemas de Aprendizado Semi-supervisionado. Adicionalmente, descrevemos a aplicação do BAS em diferentes problemas de classificação de dados e de texto, comparando o seu desempenho com o algoritmo AdaBoost original e alguns algoritmos do estado-da-arte para tais tarefas. Os resultados experimentais indicam que uma modelagem simples usando o algoritmo BAS gera classificadores eficazes.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO, LISTAS, EPÍGRAFE  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
CAPÍTULO 7  PDF
CAPÍTULO 8  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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