Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

<includeonly>{{Монография|PageName = Публикация:Донской 2014 Алгоритмические модели обучения классификации |автор = Донской, В. И. |название = Алгоритмические модели обучения классификации: обоснование, сравнение, выбор |издатель = Симферополь: ДИАЙПИ |год = 2014 |издание = |страниц = 228 |url = http://www.MachineLearning.ru/wiki/images/c/c3/Donskoy14algorithmic.pdf |isbn = 978-966-491-534-9 |язык = russian }}</includeonly><noinclude>{{Монография|BibtexKey = donskoy14algorithmic |автор = Донской, В. И. |название = Алгоритмические модели обучения классификации: обоснование, сравнение, выбор |издатель = Симферополь: ДИАЙПИ |год = 2014 |издание = |страниц = 228 |url = http://www.MachineLearning.ru/wiki/images/c/c3/Donskoy14algorithmic.pdf |isbn = 978-966-491-534-9 |язык = russian }} == Аннотация == В книге рассматриваются теоретические аспекты машинного обучения классификации. В центре изложения — обучаемость как способность применяемых алгоритмов обеспечивать эмпирическое обобщение. С обучаемостью непосредственно связаны вопросы сложности выборок, точности и надежности классификаторов. Большое внимание уделено алгоритмическим методам анализа процессов обучения и синтеза решающих правил, включая колмогоровский подход, связанный с алгоритмическим сжатием информации. Описаны принципы выбора моделей обучения и семейств классифицирующих алгоритмов в зависимости от постановок и свойств решаемых задач. Книга предназначается для специалистов, занимающихся теорией машинного обучения; она будет полезной для аспирантов, разработчиков интеллектуализированного программного обеспечения и студентов старших курсов математических специальностей, специализирующихся в указанной области. == Полный текст монографии == [[Media:donskoy14algorithmic.pdf|donskoy14algorithmic.pdf (PDF, 6Мб)]] </noinclude>

• Шаблон:!
• Шаблон:BibtexAuthors
• Шаблон:Nobr
• Шаблон:ВсеАвторы
• Шаблон:Книга
• Шаблон:Монография
• Шаблон:Переводы

Возврат к странице Публикация:Донской 2014 Алгоритмические модели обучения классификации.