Все выпуски

[ Switch to English ]

Сокращение вида решающего правила метода многомерной интерполяции и аппроксимации в задаче классификации данных

Копылов И.В.
 pdf (539K)  / Список литературы

В данной статье исследуется метод машинного обучения на основе теории случайных функций. Одной из основных проблем данного метода является то, что вид решающего правила модели метода, построенной на данных обучающей выборки, становится более громоздким при увеличении количества примеров выборки. Решающее правило модели является наиболее вероятной реализацией случайной функции и представляется в виде многочлена с количеством слагаемых, равным количеству обучающих элементов выборки. В статье будет показано, что для рассматриваемого метода существует быстрый способ сокращения обучающей выборки и, соответственно, вида решающего правила. Уменьшение примеров обучающей выборки происходит за счет поиска и удаления малоинформативных (слабых) элементов, которые незначительно влияют на итоговый вид решающей функции, и шумовых элементов выборки. Для каждого $(x_i,y_i)$-го элемента выборки было введено понятие значимости, выражающееся величиной отклонения оцененного значения решающей функции модели в точке $x_i$, построенной без $i$-го элемента, от реального значения $y_i$. Будет показана возможность косвенного использования найденных слабых элементов выборки при обучении модели метода, что позволяет не увеличивать количество слагаемых в полученной решающей функции. Также в статье будут описаны проведенные эксперименты, в которых показано, как изменение количества обучающих данных влияет на обобщающую способность решающего правила модели в задаче классификации.

Ключевые слова: машинное обучение, интерполяция, аппроксимация, случайная функция, система линейных уравнений, скользящий контроль, классификация
Цитата: Копылов И.В. Сокращение вида решающего правила метода многомерной интерполяции и аппроксимации в задаче классификации данных // Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 3, с. 475-484
Citation in English: Kopylov I.V. Reduction of decision rule of multivariate interpolation and approximation method in the problem of data classification // Computer Research and Modeling, 2016, vol. 8, no. 3, pp. 475-484
DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-3-475-484
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/2466/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.
Просмотров за год: 5.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований