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Authors:

Carli, Anna Caterina

Title:

Design of kernel methods for classification of structured data: methodologies and applications

Year:

2012

Type of item:

Doctoral Thesis

Tipologia ANVUR:

Altro

Language:

Inglese

Keyword:

machine learning; kernel methods; classification; structured data

Abstract (italian):

Molti problemi in machine learning e pattern recognition coinvolgono dati strutturati di diverse dimensioni, come ad esempio insiemi, sequenze, alberi e grafi. Tale rappresentazione strutturata dei dati permette di superare le limitazioni intrinseche della rappresentazione tradizionale tramite vettori di features. Tra le tecniche di machine learning, i metodi basati su kernel (come ad esempio le Support Vector Machines, ecc.) sono naturalmente in grado di trattare dati strutturati. Questa tesi tratta la progettazione di nuove metodologie per la classificazione di dati strutturati basata su metodi kernel. In particolare, proponiamo nuovi contributi nell'ambito dei kernel basati su modelli generativi e nell'ambito di kernel costruiti sulla base della cosiddetta rappresentazione tramite dissimilarità. L'efficacia delle metodologie proposte è stata testata su problemi di classificazione reali.

Product ID:

67017

Handle IRIS:

11562/400936

Deposited On:

May 10, 2012

Last Modified:

November 1, 2022

Bibliographic citation:

Carli, Anna Caterina, Design of kernel methods for classification of structured data: methodologies and applications

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