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Clasificación avanzada: métodos kernel y SVM ,un ejemplo práctico

Puesto que las máquinas de vectores soporte funcionan bien con conjuntos de datos de altas dimensiones, se aplican más a menudo a problemas científicos con muchos datos y otros problemas que tratan con conjuntos de datos muy complejos. Algunos ejemplos incluyen:

  1. Clasificar expresiones faciales
  2. Detectar intrusos utilizando conjuntos de datos
  3. Predecir la estructura de colaboración entre dos planes de estudios
  4. Reconocimiento de escritura
  5. Determinar el potencial de un alumno en función de sus ejercicios

El problema de estos algoritmos es que necesitan un entrenamiento para conseguir unos resultados fiables, y esto implica conceptos matemáticos que requieren muchos recursos de la máquina…

Una librería que ayuda en el proceso se llama LIBSVM , se puede descargar en http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/, está escrito en C++ e incluye una versión en Java, sin embargo el paquete incluye un evoltorio para Python llamado svm.py, se necesita la versión compilada para la plataforma usada.

Ahora veremos un ejemplo para el caso 3 propuesto antes: predecir la estructura de colaboración entre dos planes de estudios utilizando los datos de la red social de facebook, probablemente sea una buena idea combinar datos dentro de la plataforma, provinientes de varias redes sociales, aunque nos encargaremos sólo de una para que no se nos escape de las manos.

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