Optimización de la regresión de mínimos cuadrados parciales con funciones Kernel

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Mello Román, Jorge Daniel (2021) Optimización de la regresión de mínimos cuadrados parciales con funciones Kernel. [Thesis]

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Abstract

La regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) es un método lineal que busca predecir un conjunto de variables dependientes a partir de un conjunto de predictores, extrayendo factores ortogonales que maximizan la capacidad predictiva, también llamados componentes. Cuando las estructuras de datos exhiben variaciones no lineales, se recurre a la regresión de mínimos cuadrados parciales con kernel (KPLS), que transforma los conjuntos de datos originales a un espacio de características de dimensionalidad arbitraria donde sea posible la generación de un modelo lineal. Una dificultad recurrente al implementar la regresión KPLS es determinar el número de componentes y los parámetros de la función kernel que maximizan su desempeño..

Resumen (otros idiomas)

Partial Least Squares (PLS) regression is a linear method that seeks to predict a set of dependent variables from a set of predictors by extracting orthogonal factors that maximize predictive ability, also called components. When data structures exhibit non-linear variations, Kernel Partial Least Squares (KPLS) regression is used, which transforms the original data sets into an arbitrarily dimensioned feature space where a linear model can be generated. A recurring difficulty in implementing KPLS regression is determining the number of components and the parameters of the kernel function that maximize its performance...

Item Type:Thesis
Additional Information:

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, leída el 15-01-2021

Directors:
Directors
Hernández Estrada, Adolfo
Uncontrolled Keywords:Mínimos cuadrados
Palabras clave (otros idiomas):Least squares
Subjects:Sciences > Mathematics > Numerical analysis
ID Code:65336
Deposited On:07 May 2021 13:01
Last Modified:07 May 2021 13:11

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