banca dati delle tesi e dissertazioni accademiche elettroniche
| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | GIACOBAZZI, ELIA | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-03172016-111653 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Metodi di machine learning con applicazione alla colorimetria | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Scienze Fisiche, Informatiche e Matematiche | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | MATEMATICA (D.M. 270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Parole chiave |
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| Data inizio appello | 2016-04-14 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accessibile via web (tutti i file della tesi sono accessibili) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
In questa tesi saranno confrontati metodi di machine learning single-label e multi-label per problemi di creazione automatica di profili colore per macchine da stampa digitale su ceramica. Sono stati affrontati metodi di regressione come Tychonoff ed estensioni recenti della metodologia delle Support Vector Machine al caso multidimensionale. |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
| File |
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