SVM con Kernels basados en Polinomios Ortogonales: Teoría y Aplicaciones

Ponente(s): Lino Gustavo Garza Gaona, Luis Carlos Padierna, Luis E. Garza, Edmundo Huertas

En este trabajo se presentan resultados preliminares sobre el uso de polinomios ortogonales en la construcción de kernels para máquinas de vectores de soporte. Se explora la pertinencia de distintas familias de polinomios en función de la estructura de los datos a clasificar. Asimismo, se analizan propiedades como la positividad definida de los kernels generados y se reportan comparaciones empíricas con respecto a funciones núcleo clásicas.