Uma formulação para a máquina de aprendizagem mínima baseada em programação linear - Pereira, Tamara Arruda; de Souza Junior, Amauri Holanda (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2017: Anais do XLIV Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2017.3364, 2017)
A máquina de aprendizagem mínima (MLM) é um método de aprendizado supervisionado que consiste na utilização de um mapeamento linear entre distâncias dos espaços de entrada e saída, seguido de um processo de otimização para, a partir das distâncias estimadas, estimar a saída. A etapa de teste da MLM envolve a resolução de um problema de otimização não-convexo, e pode sofrer com problemas associados a mínimos locais. Com isso em vista, neste artigo e apresentada uma formulação nessa etapa utilizando programação linear. Os experimentos mostram que o método proposto atinge desempenho semelhante aquele obtido com o algoritmo original, adicionalmente produzindo resultados com menor variância.