Least square support vector machine classifier vs a logistic regression classifier on the recognition of numeric digits

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dc.creatorLópez-Sarmiento, Danilo A.
dc.creatorManta-Caro, Héctor C.
dc.creatorVera-Parra, Nelson E.
dc.date2011-11-30
dc.date.accessioned2025-10-01T23:50:41Z
dc.descriptionIn this paper is compared the performance of a multi-class least squares support vector machine (LSSVM mc) versus a multi-class logistic regression classifier to problem of recognizing the numeric digits (0-9) handwritten. To develop the comparison was used a data set consisting of 5000 images of handwritten numeric digits (500 images for each number from 0-9), each image of 20 x 20 pixels. The inputs to each of the systems were vectors of 400 dimensions corresponding to each image (not done feature extraction). Both classifiers used OneVsAll strategy to enable multi-classification and a random cross-validation function for the process of minimizing the cost function. The metrics of comparison were precision and training time under the same computational conditions. Both techniques evaluated showed a precision above 95 %, with LS-SVM slightly more accurate. However the computational cost if we found a marked difference: LS-SVM training requires time 16.42 % less than that required by the logistic regression model based on the same low computational conditions. en-US
dc.descriptionEn este artículo se compara el desempeño de una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados multi-clase (multi-class Least Square Support Vector Machine mc-LSSVM) frente a un clasificador por regresión logística multi-clase, ante el problema del reconocimiento de dígitos numéricos (0-9) escritos a mano. Para desarrollar la comparación se usó un set de datos compuesto por 5000 imágenes de dígitos numéricos escritos a mano (500 imágenes por cada número del 0-9), cada imagen de 20 x 20 pixeles. La entrada a cada uno de los sistemas evaluados fueron vectores de dimensión 400, correspondientes a cada imagen (no se realizó extracción de características). Ambos clasificadores utilizan la estrategia Uno contra todos (OneVsAll) para habilitar la multi-clasificación y una función de validación cruzada aleatoria para el proceso de minimización de la función de costo. Las métricas de comparación fueron la precisión y el tiempo de entrenamiento bajo las mismas condiciones computacionales. Ambas técnicas evaluadas presentaron una precisión superior al 95 %, siendo LS-SVM ligeramente más precisa. Sin embargo, en el costo computacional sí se encontró una diferencia notoria: LS-SVM requiere un tiempo de entrenamiento 16,42 % inferior al requerido por el modelo basado en regresión logística bajos las mismas condiciones computacionales.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/99
dc.identifier10.22430/22565337.99
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12622/7331
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)es-ES
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/99/99
dc.rightsDerechos de autor 2017 Tecno Lógicases-ES
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 31 (2013); 37-51en-US
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 31 (2013); 37-51es-ES
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.subjectSupport vector machineen-US
dc.subjectleast squareen-US
dc.subjectlogistic regressionen-US
dc.subjectclassifieren-US
dc.subjectnumeric digits.en-US
dc.subjectMáquina de vectores de soportees-ES
dc.subjectmínimos cuadradoses-ES
dc.subjectregresión logísticaes-ES
dc.subjectclasificadores-ES
dc.subjectdígitos numéricoses-ES
dc.titleLeast square support vector machine classifier vs a logistic regression classifier on the recognition of numeric digitsen-US
dc.titleClasificador basado en una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados frente a un clasificador por regresión logística ante el reconocimiento de dígitos numéricoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch Papersen-US
dc.typeArtículos de investigaciónes-ES

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