Результаты поиска

...оимённой программе, разработка которой началась в 1961 г.) Применяется для классификации множества <math>M</math>, характеризующегося вектором бинарных признаков <m ...> — в класс <math>K_2</math>. В остальных случаях алгоритм отказывается от классификации. На практике часто полагают <math>\nu=0</math>. ...

...спользоваться в сочетании с несколькими алгоритмами [[Задача классификации|классификации]] для улучшения их эффективности. ...h>, которые отвечают важности каждого из объектов обучающего множества для классификации. На каждой итерации веса каждого неверно классифицированного объекта возрас ...

...ессионный анализ|регрессии]] и [[Вероятностный классификатор|вероятностной классификации]]{{sfn|Tipping|2001|с=211-244}}. ...ml rvmbinary]: пакет на языке [[R (язык программирования)|R]] для двоичной классификации ...

[[Файл:KnnClassification.svg|thumb|right|Пример классификации методом <math>k</math> ближайших соседей: тестовый образец (зелёный круг) д ...''k-NN'') — метрический алгоритм для автоматической [[Задача классификации|классификации]] объектов или [[Регрессия (математика)|регрессии]]. ...

...ования [[подраздел]]ов одного понятия или термина и служит для образования классификации элементов. Дихотомия обычно используется как вспомогательный приём при установлении классификации. ...

...скриминантного анализа]]. В [[машинное обучение|машинном обучении]] задача классификации решается, в частности, с помощью методов [[искусственная нейронная сеть|иск ...ике, из-за близости задач часто не различают задачи кластеризации от задач классификации. ...

...классу <math>y=0</math> в противном случае. Получающиеся при этом правила классификации являются [[Линейный классификатор|линейными классификаторами]]. ...tmax-регрессия]] обобщает логистическую регрессию на случай многоклассовой классификации, то есть когда зависимая переменная <math>y</math> принимает более двух зна ...

...учение|машинного обучения]], используемых в [[Задача классификации|задачах классификации]] и [[Регрессионный анализ|регрессии]]. Алгоритм также уменьшает [[Дисперси ...орок и комбинируются путём усреднения (для регрессии) или голосования (для классификации). ...

...дение структурных объектов, а не [[Скалярная величина|скалярных]] [[Задача классификации|дискретных]] или [[Регрессионный анализ|вещественных]] значений{{sfn|BakIr, ...я выше задача может быть решена посредством простой [[Задача классификации|классификации]] индивидуальных элементов, однако этот подход не учитывает [[Эмпиризм|эмпи ...

'''Вероятностный классификатор''' — [[Задача классификации|классификатор]], который способен предсказывать, если на входе заданы наблю == Типы классификации == ...

* В задачах классификации <math>{\mathcal L}(y,y') = [y'\neq y]</math>; ...сли признак качественный (номинальный), применяются методы [[классификация|классификации]]. ...

...разным результатам. Различают алгоритмы без предварительной обработки; и алгоритмы с предварительной обработкой, в ходе которой создаются некоторые структуры ...f> Было показано, что сумму углов можно вычислить, используя лишь операцию классификации точки многоугольника по квадрантам относительно точки {{math|''P''}}. Алгор ...

...тно, что минимизация эмпирического риска для [[Задача классификации|задачи классификации]] с [[Функция потерь|функцией потери вида «0-1»]] является [[NP-полная зада На практике автоматически обучающиеся алгоритмы справляются с этим либо путём выпуклой аппроксимации до 0-1 функции потери ...

...ак семейство алгоритмов машинного обучения, преобразующих слабые обучающие алгоритмы в сильные{{sfn|Zhi-Hua|2012|с=23}}. ...обучающий алгоритм?». Слабый обучающий алгоритм определяется как [[Задача классификации|классификатор]], который слабо коррелирует с правильной классификацией (мож ...

'''Наи́вный ба́йесовский классифика́тор''' — простой вероятностный [[Задача классификации|классификатор]], основанный на применении [[теорема Байеса|теоремы Байеса]] ...тся малое количество данных, необходимых для обучения, оценки параметров и классификации. ...

...етода опорных векторов является непрерывное уменьшение эмпирической ошибки классификации и увеличение зазора, поэтому метод также известен как '''''метод классифика ...агают, что максимизация зазора между классами способствует более уверенной классификации. То есть, можно ли найти такую [[гиперплоскость]], чтобы расстояние от неё ...

Первая [[Классификации кубик Ньютона|классификация кубик]] была дана [[Исаак Ньютон|Ньютоном]] в 1 По состоянию на 2008 год, аналогичной классификации для кривых <var>n</var>-го порядка не найдено, эта задача составляет [[Шест ...

...оторый показал свою эффективность на зашумленных наборах данных. Как и все алгоритмы [[бустинг]]а, BrownBoost используется в сочетании с другими алгоритмами [[М [[Категория:Алгоритмы классификации]] ...

...(Classification and Regression Tree), как видно из названия, решает задачи классификации и регрессии построением дерева решений. Он разработан в 1974—1984 годах чет ...олучением дерева «подходящего размера» и получением наиболее точной оценки классификации. Отсечение (прореживание) важно не только для упрощения деревьев, но и для ...

...м значения <math>N_{x,y}</math> и пороговой функции <math>T_{x,y}</math> и классификации точки (х, у) как edgel, если первый составляет не менее 90 % от последнего. {{Алгоритмы выделения границ}} ...