Восстановление зависимостей по эмпирическим данным

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
(Ссылки: уточнил ссылку)
 
Строка 14: Строка 14:
* [http://www.clrc.rhul.ac.uk/people/chervonenkis А. Я. Червоненкис] — домашняя страница
* [http://www.clrc.rhul.ac.uk/people/chervonenkis А. Я. Червоненкис] — домашняя страница
* [http://www.ipu.ru/s_001/s_001_003_009_00000000000.htm Выдающиеся ученые ИПУ РАН] страница на сайте Института проблем управления РАН
* [http://www.ipu.ru/s_001/s_001_003_009_00000000000.htm Выдающиеся ученые ИПУ РАН] страница на сайте Института проблем управления РАН
-
* [[Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)]]
+
* [[Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)]]
== Литература ==
== Литература ==

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:

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

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.
Личные инструменты