Metodos de Busca Direta para Selecao de Parametros em Maquinas de Vetores Suporte
Neste trabalho apresentamos uma revisao de conceitos acerca das maquinas de vetores suporte, utilizadas para problemas de classificacao e regressao no contexto de aprendizagem de maquina. Tendo em vista que escolher adequadamente os parametros utilizados nos problemas de Otimizacao envolvidos pode melhorar o desempenho do classificador, estudamos dois metodos de Otimizacao sem derivadas, a busca padrao e a busca direta com malha adaptavel, e discutimos como estes podem auxiliar nessa tarefa. Para avaliar a eficiencia de tais metodos nesse contexto, nos os comparamos com a classica busca por grid na aplicacao a trinta e quatro problemas de classificacao binaria da biblioteca LIBSVM. Constatamos que a busca padrao utilizada e a busca direta com malha adaptavel foram capazes de encontrar parametros tao bons quanto a busca por grid, com baixa taxa de vetores suporte e alta taxa de acerto no conjunto de teste, resultando em horas ou ate dias de economia de processamento.