Parrado Hernández, EmilioValle Padilla, Fernando2010-12-292010-12-292010-042010https://hdl.handle.net/10016/9912El presente proyecto pretende dar un paso más en el desarrollo del Aprendizaje Máquina mediante la programación eficiente de una variación de la Máquina de Vectores Soporte, perteneciente a la familia de los clasificadores semi lineales. Esta variación consiste en introducir conocimiento a priori en el entrenamiento y recibe el nombre de Prior-SVM. El entrenamiento es llevado a cabo mediante el método de Sequential Minimal Optimization. El punto de partida del proyecto es un código en MATLAB, el cual ha sido reprogramado, mejorado y completado con el fin de ganar en velocidad y poder así trabajar con un mayor número de muestras. Para ello, el programa se ha realizado en un lenguaje de medio nivel, C, y se ha integrado en una completa toolbox en MATLAB mediante el uso de la API MEX.application/octet-streamapplication/octet-streamapplication/pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 EspañaInteligencia artificialAprendizajeAlgoritmosClasificadores Prior-SVMbachelor thesisTelecomunicacionesopen access