Участник:Celyh
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: __NOTOC__ '''МФТИ, ФУПМ''' Кафедра "'''Интеллектуальные системы'''" Направление "'''Интеллектуальный анализ да...) |
(→Весна 2012, 6-й семестр) |
||
| Строка 24: | Строка 24: | ||
|ISSN = 2223-3792 | |ISSN = 2223-3792 | ||
|язык = russian | |язык = russian | ||
| - | |страницы = | + | |страницы = 272-278 |
|url = http://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/viewvc/mlalgorithms/JMLDA/2012no3/pdf/Celyh2012MARS.pdf?revision=2727 | |url = http://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/viewvc/mlalgorithms/JMLDA/2012no3/pdf/Celyh2012MARS.pdf?revision=2727 | ||
}} | }} | ||
Версия 05:15, 14 июня 2012
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
Mailto: Celyh@inbox.ru
Отчеты о научно-исследовательской работе
Весна 2012, 6-й семестр
Многомерные адаптивные регрессионные сплайны
В работе рассматриваются многомерные адаптивные регрессионные сплайны. Метод позволяет получить модели, дающие достаточно точную аппроксимацию, даже в тех случаях, когда связи между предикторными и зависимыми переменными имеют немонотонный характер и сложны для приближения параметрическими моделями. Экспериментально исследуется зависимость ошибки аппроксимации от сложности модели. Для иллюстрации работы метода используются тестовые данные, данные ЭКГ и данные из области финансовой математики.
Публикация
- Целых В.Р. Многомерные адаптивные регрессионные сплайны // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 272-278. — ISSN 2223-3792.
