|
Эта публикация цитируется в 27 научных статьях (всего в 27 статьях)
Тематический выпуск (окончание)
Полная статистическая теория обучения
В. Н. Вапникab a Колумбийский университет, Нью-Йорк, США
b Отдел исследования ИИ Фэйсбук, Нью-Йорк, США
Аннотация:
Описывается одновременное решение двух задач выбора для функций из гильбертова пространства с воспроизводящим ядром: найти в данном подмножестве допустимых функций функцию, которая минимизирует средние потери; используя обучающую выборку, из обширного множества функций в гильбертовом пространстве выбирается допустимое подмножество, включающее в себя искомую функцию, затем в этом допустимом подмножестве выбирается хорошая аппроксимация данной функции. Получено аналитическое решение.
Ключевые слова:
статистическая теория обучения, первая задача выбора, вторая задача выбора, гильбертово пространство с воспроизводящим ядром, обучающая выборка.
Поступила в редакцию: 13.07.2018 После доработки: 05.09.2018 Принята к публикации: 08.11.2018
Образец цитирования:
В. Н. Вапник, “Полная статистическая теория обучения”, Автомат. и телемех., 2019, № 11, 24–58; Autom. Remote Control, 80:11 (2019), 1949–1975
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at15378 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2019/i11/p24
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 644 | PDF полного текста: | 174 | Список литературы: | 100 | Первая страница: | 70 |
|