Содержание
Введение.
Глава 1. Монотонные классификаторы
1.1. Задача обучения по прецедентам
1.2. Ограничения монотонности
1.3. Монотонные корректирующие операции
1.4. Проблема переобучения.
Глава 2. Оценки ССУ для монотонных классификаторов
2.1. Методы вычисления оценок ССУ
2.1.1 Оценка ССУ в худшем случае
2.1.2 Учет структуры монотонного классификатора.
2.2. Одномерная выборка
2.2.1 Состав множества безошибочных выборок.
2.2.2 Мощность множества безошибочных выборок.
2.2.3 Алгоритм расчета оценок ССУ.
2.2.4 Фильтрация шумовых объектов.
2.3. Многомерная выборка.
2.3.1 Метод обучения монотонных классификаторов.
2.3.2 Гибридная оценка ССУ
2.3.3 Экспериментальная проверка точности гибридной оценки Глава 3. Методы построения монотонных композиций классификаторов
3.1. Независимое обучение базовых алгоритмов.
3.1.1 Принципы построения монотонных композиций.
3.1.2 Результаты экспериментов
3.2. Монотонный бустинг
3.2.1 Наивный метод.
3.2.2 Экспериментальная оценка качества наивного метода
3.2.3 Минимизация комбинаторной оценки ССУ
3.2.4 Экспериментальная оценка качества метода минимизации комбинаторной оценки ССУ
3.2.5 Минимизация гибридной оценки ССУ
3.2.6 Экспериментальная оценка качества метода минимизации гибридной оценки ССУ
Заключение.
Список литературы
- Київ+380960830922