Участник:Александр Двойнев/Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе

Материал из MachineLearning.

Версия от 17:48, 13 декабря 2008; Александр Двойнев (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Содержание

1 Аннотация
2 Описание работы модели
3 Описание вычисления оценок
4 Параметры модели
5 Ссылки
6 Список литературы

Аннотация

Пусть имеется пространство объектов $S$ и конечное множество имён классов $Y$ , $|Y|=l.$ На множестве $S$ задана функция расстояния $\rho:S \times S \to [0,\infty).$ Существует целевая зависимость $y^*:S \to Y,$ значения которой известны только на объектах обучающей выборки $S^m = (s_i,y_i)_{i=1}^m, \; y_i=y^*(s_i).$ Требуется построить алгоритм классификации $a:S \to Y,$ аппроксимирующий целевую зависимость $y^*(s)$ на всём множестве $S$ .