Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cruz, Armando
Data de Publicação: 2009
Outros Autores: Cortez, Paulo
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/10825
Resumo: Este artigo pretende esclarecer quais as vantagens de dois modelos não lineares de Data Mining: as Redes Neuronais Artificiais (RNA) e as Máquinas de Vectores de Suporte (MVS). Em particular, pretende-se medir o desempenho destas técnicas quando aplicadas a tarefas de classificação e regressão, comparando-as com outras técnicas (i.e. Árvores de Decisão/Regressão). Assim, fez-se uma análise de ferramentas de software que implementam os modelos referidos, tendo-se escolhido duas aplicações de utilização livre (i.e. o ambiente R e o Weka) para conduzir as experiências efectuadas. Foram utilizados diversos problemas do mundo real, sendo que os resultados obtidos revelam que as MVS obtêm em geral melhores previsões, sendo seguidas pelas RNA.
id RCAP_e5111ba82f2adc0c4bca1e9edc649db9
oai_identifier_str oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/10825
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporteDescoberta de conhecimento em bases de dadosData miningRedes neuronais artificiaisMáquinas de vectores de suporteClassificaçãoRegressãoEste artigo pretende esclarecer quais as vantagens de dois modelos não lineares de Data Mining: as Redes Neuronais Artificiais (RNA) e as Máquinas de Vectores de Suporte (MVS). Em particular, pretende-se medir o desempenho destas técnicas quando aplicadas a tarefas de classificação e regressão, comparando-as com outras técnicas (i.e. Árvores de Decisão/Regressão). Assim, fez-se uma análise de ferramentas de software que implementam os modelos referidos, tendo-se escolhido duas aplicações de utilização livre (i.e. o ambiente R e o Weka) para conduzir as experiências efectuadas. Foram utilizados diversos problemas do mundo real, sendo que os resultados obtidos revelam que as MVS obtêm em geral melhores previsões, sendo seguidas pelas RNA.Este trabalho foi suportado pelo projecto FCT PTDC/EIA/64541/2006.Universidade do MinhoCruz, ArmandoCortez, Paulo2009-122009-12-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/10825por“Tékhne : Revista de Estudos Politécnicos”. 12 (Dec. 2009) ISSN 1654-9911. 99-118.1654-9911info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:12:37Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/10825Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:04:33.796322Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte
title Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte
spellingShingle Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte
Cruz, Armando
Descoberta de conhecimento em bases de dados
Data mining
Redes neuronais artificiais
Máquinas de vectores de suporte
Classificação
Regressão
title_short Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte
title_full Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte
title_fullStr Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte
title_full_unstemmed Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte
title_sort Data mining via redes neuronais artificiais e máquinas de vectores de suporte
author Cruz, Armando
author_facet Cruz, Armando
Cortez, Paulo
author_role author
author2 Cortez, Paulo
author2_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Universidade do Minho
dc.contributor.author.fl_str_mv Cruz, Armando
Cortez, Paulo
dc.subject.por.fl_str_mv Descoberta de conhecimento em bases de dados
Data mining
Redes neuronais artificiais
Máquinas de vectores de suporte
Classificação
Regressão
topic Descoberta de conhecimento em bases de dados
Data mining
Redes neuronais artificiais
Máquinas de vectores de suporte
Classificação
Regressão
description Este artigo pretende esclarecer quais as vantagens de dois modelos não lineares de Data Mining: as Redes Neuronais Artificiais (RNA) e as Máquinas de Vectores de Suporte (MVS). Em particular, pretende-se medir o desempenho destas técnicas quando aplicadas a tarefas de classificação e regressão, comparando-as com outras técnicas (i.e. Árvores de Decisão/Regressão). Assim, fez-se uma análise de ferramentas de software que implementam os modelos referidos, tendo-se escolhido duas aplicações de utilização livre (i.e. o ambiente R e o Weka) para conduzir as experiências efectuadas. Foram utilizados diversos problemas do mundo real, sendo que os resultados obtidos revelam que as MVS obtêm em geral melhores previsões, sendo seguidas pelas RNA.
publishDate 2009
dc.date.none.fl_str_mv 2009-12
2009-12-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1822/10825
url http://hdl.handle.net/1822/10825
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv “Tékhne : Revista de Estudos Politécnicos”. 12 (Dec. 2009) ISSN 1654-9911. 99-118.
1654-9911
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799132455987314688

Registros relacionados