|
|
Вестник Тверского государственного университета. Серия: Прикладная математика, 2009, выпуск 15, страницы 47–52
(Mi vtpmk357)
|
|
|
|
ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
О достижении компромисса между точностью и устойчивостью классификаторов в задаче выбора наилучшей ядровой функции при байесовском обучении
Д. П. Ветровa, Д. А. Кропотовb, Н. О. Пташкоa
a ВМиК МГУ им. М.В. Ломоносова, г. Москва
b Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, г. Москва
Аннотация:
Рассматривается задача подбора ядровой функции в методе релевантных векторов (RVM). В части 1 данной работы был сформулирован принцип устойчивости и на его основе определен коэффициент ядровой пригодности $KV$, максимизация которого позволяет подбирать значение параметра ширины ядровой функции в RVM. Часть 2 данной работы описывает алгоритм обучения и содержит результаты экспериментов по применению предложенного подхода для модельных и реальных задач.
Ключевые слова:
распознавание образов, байесовский подход, выбор модели, метод релевантных векторов.
Поступила в редакцию: 25.05.2009
Исправленный вариант: 26.06.2009
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/vtpmk357
|
| Статистика просмотров: |
| Страница аннотации: | 31 |
|
Обратная связь: