Обсуждение:Полигон алгоритмов

Материал из MachineLearning.

Исследователи, студенты, программисты, заинтересовавшиеся проектом, и желающие участвовать в разработке, могут обращаться ко мне (К.В.Воронцов).

История

В Советском Союзе попытки разработки такого Полигона предпринимались несколько раз. Если кто-то может квалифицированно и непредвзято изложить историю полигонов, сделайте это, пожалуйста, на данной странице, либо дайте ссылки. — К.В.Воронцов 01:48, 5 апреля 2008 (MSD)

Вводный комментарий

Действительно интересный, актуальный и амбициозный проект! 1) Однако, первый вопрос, который у меня возникает, как можно сравнивать алгоритмы классификации без приведения терминов, в которых описываются входные и выходные данные к общей теоретико-вероятностной базе? А, без этого, как можно применять один алгоритм классификации A, взятый из одной области знаний X - в совсем другой области Y? Не совсем очевидно, откуда в этом алгоритме может быть хоть сколько бы значимая информация об этой области Y... Другое дело, если было бы возможно выделить некоторые общие объективные характеристики связанные с самой задачей и классифицировать сами задачи по этим характеристикам. 2) Насколько мне известно, любая идеальная модель не может иметь своих собственных характеристик, не привязанных к данным. Таким образом, модели можно сравнивать только на объемах данных из одного теоретико-вероятностного класса. Если так, то будет стоять задача, как выделить характеристики модели связанные с этим теоретико-вероятностным классом. Модели есть смысл сравнивать только по этим характеристикам.