|
|
Семинар лаборатории ПреМоЛаб
18 октября 2012 г. 17:00–19:00, г. Москва, Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН (Б. Каретный пер., 19, метро «Цветной бульвар»), ауд. 615
|
|
|
|
|
|
Линейные методы восстановления зависимостей по эмпирическим данным
В. В. Моттль, О. С. Середин |
Количество просмотров: |
Эта страница: | 261 |
|
Аннотация:
Общепринятый подход к решению задачи восстановления зависимости скрытой характеристики объектов от наблюдаемой характеристики по эмпирическим данным опирается на гипотезу компактности, предполагающую, что объекты, «похожие» друг на друга в смысле некоторого количественного суждения о сходстве и несходстве, предполагаемого наблюдателем, должны обладать близкими значениями скрытой характеристики. В свою очередь, наиболее развитые методы алгоритмической реализации гипотезы компактности основаны на предположении, что объекты являются элементами некоторого линейного пространства, в котором несходство объектов формализовано как естественная метрика. Такие методы, предполагающие погружение множества объектов реального мира в некоторое, вообще говоря, гипотетическое линейное пространство, мы будем называть линейными. В докладе рассмотрена единая метрическая идея, лежащая в основе всех известных линейных методов восстановления зависимостей по эмпирическим данным, т.е. по конечной обучающей совокупности. В частности, рассматривается единство и различие таких общепринятых принципов обучения распознаванию объектов двух классов как метод опорных векторов (SupportVectorMachine – SVM) и метод логистической регрессии.
|
|