ПРИНЦИП ОККАМА. АППРОКСИМАЦИЯ ДИСКРИМИНАНТНОЙ ФУНКЦИИ В ОКРЕСТНОСТИ НУЛЕВЫХ ЗНАЧЕНИЙ
Abstract
The method for approximation of the discriminant function by the cylindrical surface in the classification tasks and pattern recognitions is described. The main idea of the method is connected with successive approximations to zero of the discriminant function (the guideline of cylinder) using the weighted least squares method. The method improves the efficiency of decision rules. Some model examples and one example with real data for the diagnosis of cervical cancer are presented.
References
Цыпкин Я.З., Кельманс Г.К. Адаптивный байесов подход. // Проблемы передачи информации. 1970, том 6, выпуск 1. С. 52-59.
Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963.
Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970.
Vladimir N. Vapnik. An Overview of Statistical Learning Theory.
http://www.recognition.mccme.ru/pub/papers/SLT/Vapnik99overview.pdf
Воронцов К. В.. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин) http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.
Chih-Jen Lin , Ruby C. Weng , and S. Sathiya Keerthi. Trust Region Newton Method for Large-Scale Logistic Regression. http://www.recognition.mccme.ru/pub/papers/logistic/lin07trust.pdf
Зенков В.В. Аппроксимация дискриминантных функций в окрестности нулевых значений. // Известия Академии наук СССР. Техническая кибернетика. 1973. No2. С. 152-156.
Данные для задания на ТМШ 2014. http://www.machinelearning.ru/wiki/images/e/e1/School-VI-2014-task-3.rar
Views:
35
Downloads:
43
Copyright (c) 2016 Author
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
All articles are published in open-access and licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Hence, authors retain copyright to the content of the articles.
CC BY 4.0 License allows content to be copied, adapted, displayed, distributed, re-published or otherwise re-used for any purpose including for adaptation and commercial use provided the content is attributed.
