Семинары
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары






Семинар лаборатории ПреМоЛаб
18 октября 2012 г. 17:00–19:00, г. Москва, Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН (Б. Каретный пер., 19, метро «Цветной бульвар»), ауд. 615
 


Линейные методы восстановления зависимостей по эмпирическим данным

В. В. Моттль, О. С. Середин

Количество просмотров:
Эта страница:176

Аннотация: Общепринятый подход к решению задачи восстановления зависимости скрытой характеристики объектов от наблюдаемой характеристики по эмпирическим данным опирается на гипотезу компактности, предполагающую, что объекты, «похожие» друг на друга в смысле некоторого количественного суждения о сходстве и несходстве, предполагаемого наблюдателем, должны обладать близкими значениями скрытой характеристики. В свою очередь, наиболее развитые методы алгоритмической реализации гипотезы компактности основаны на предположении, что объекты являются элементами некоторого линейного пространства, в котором несходство объектов формализовано как естественная метрика. Такие методы, предполагающие погружение множества объектов реального мира в некоторое, вообще говоря, гипотетическое линейное пространство, мы будем называть линейными. В докладе рассмотрена единая метрическая идея, лежащая в основе всех известных линейных методов восстановления зависимостей по эмпирическим данным, т.е. по конечной обучающей совокупности. В частности, рассматривается единство и различие таких общепринятых принципов обучения распознаванию объектов двух классов как метод опорных векторов (SupportVectorMachine – SVM) и метод логистической регрессии.

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021