Науково-теоретичний журнал "Штучний інтелект" No.2'2006
|
зміст
УДК 519.7
Дюлiчева Ю.Ю.
У статті наведено стислий огляд сучасних підходів до виявлення викидів у навчальних даних; введено строгі поняття чистого і мажоритарного викидів відносно моделі алгоритмів навчання; встановлено існування моделей алгоритмів навчання і навчальних вибірок, щодо яких множина чистих викидів не порожня; доведено необхідну і достатню умову існування порожньої множини чистих викидів, пов’язану з ємністю моделі алгоритмів навчання.
УДК 519.7
Дюличева Ю.Ю.
В статье приведен краткий обзор современных подходов к выявлению выбросов в обучающих данных; вводятся строгие понятия чистого и мажоритарного выбросов относительно модели алгоритмов обучения; установлено существование моделей алгоритмов обучения и обучающих выборок, относительно которых множество чистых выбросов непусто; доказано необходимое и достаточное условие существования пустого множества чистых выбросов, связанное с ёмкостью модели алгоритмов обучения.
UDC 519.7
Dulicheva Yu.Yu.
A brief modern approaches review of outliers detection in training sample is considered; the accurate concepts of clear and majority outliers with respect to learning algorithms model are introduced; necessary and sufficient conditions for existence of empty set of clear outliers concerned with VCD of learning algorithms model are proved in the paper.
Copyright © 1995-2024;
Інститут проблем штучного інтелекту. Усi права на матерiали, що знаходяться на сайтi Інституту проблем штучного інтелекту, захищаються вiдповiдно до законодавства України. Використання матерiалiв дозволяється у випадку посилання (для iнтернет-видань - гiперпосилання) на www.iai.dn.ua. Передрукування, копiювання або вiдтворення iнформацiї, що не мiстить у собi посилання на www.iai.dn.ua, у будь-якому виглядi суворо забороненi. Проблеми/коментарi? Пишіть. |