Восстановление зависимостей по эмпирическим данным

Материал из MachineLearning.

Текущая версия

Восстановление зависимостей по эмпирическим данным — немного устаревший, но очень точный термин, который можно понимать как синоним обучения по прецедентам.

Термин восстановление зависимостей по эмпирическим данным был введён В. Н. Вапником в книге 1979 года. Тогда в основном рассматривались следующие типы задач восстановления зависимостей:

• Обучение распознаванию образов или классификации
• Восстановление распределения вероятностей
• Восстановление регрессии
• Интерпретация косвенных измерений

Работы В. Н. Вапника и А. Я. Червоненкиса послужили отправной точкой для создания теории вычислительного обучения, которая в настоящее время является наиболее теоретическим разделом машинного обучения.

Ссылки

• В. Н. Вапник — домашняя страница
• А. Я. Червоненкис — домашняя страница
• Выдающиеся ученые ИПУ РАН страница на сайте Института проблем управления РАН
• Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)

Литература

1. Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974.
2. Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.