Публикация:Вапник 1974 Теория распознавания образов

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
м
 
(3 промежуточные версии не показаны)
Строка 1: Строка 1:
-
<includeonly>{{Монография
+
<includeonly>{{Монография|PageName = П:Вапник 1974 Теория распознавания образов
|автор = Вапник В. Н.
|автор = Вапник В. Н.
|автор2 = Червоненкис А. Я.
|автор2 = Червоненкис А. Я.
Строка 6: Строка 6:
|год = 1974
|год = 1974
|страниц = 416
|страниц = 416
-
|PageName = Публикация:Вапник 1974 Теория распознавания образов <!-- {{subst:FULLPAGENAME}} -->
+
}}</includeonly><noinclude>{{Монография|BibtexKey = vapnik74theory
-
}}</includeonly><noinclude>{{Монография
+
|автор = Вапник, В. Н.
-
|автор = Вапник В. Н.
+
|автор2 = Червоненкис, А. Я.
-
|автор2 = Червоненкис А. Я.
+
|название = Теория распознавания образов
|название = Теория распознавания образов
|издатель = М.:&nbsp;Наука
|издатель = М.:&nbsp;Наука
|год = 1974
|год = 1974
|страниц = 416
|страниц = 416
-
|BibtexKey = vapnik74theory
 
}}
}}
== Аннотация ==
== Аннотация ==
Строка 43: Строка 41:
== Литература ==
== Литература ==
-
# {{Публикация:Вапник 79}} — Более поздняя книга, содержащая изложение основ теории и её обобщения на задачи [[регрессионный анализ|восстановления регрессии]] и интерпретации результатов косвенных экспериментов.
+
# {{П:Вапник 79}} — Более поздняя книга, содержащая изложение основ теории и её обобщения на задачи [[регрессионный анализ|восстановления регрессии]] и интерпретации результатов косвенных экспериментов.
-
[[Категория: Теория вычислительного обучения (публикации)]]
+
[[Категория: Теория вычислительного обучения (публикации)]]
</noinclude>
</noinclude>

Текущая версия

Вапник, В. Н., Червоненкис, А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974. — 416 с.

BibTeX:
 @book{vapnik74theory,
   author = "Вапник, В. Н. and Червоненкис, А. Я.",
   title = "Теория распознавания образов",
   publisher = "М.: Наука",
   year = "1974",
   numpages = "416",
   language = russian
 }

Аннотация

Основополагающая монография по статистической теории восстановления зависимостей. Рассматриваются задачи, методы и алгоритмы классификации.

Вводятся понятия функции роста, энтропии и ёмкости системы событий. Доказывается, что ёмкость семейства линейных решающих правил равна числу свободных параметров.

Выводятся оценки скорости равномерной сходимости частоты ошибок к их вероятности, позволяющие обосновать метод минимизации эмпирического риска. Эти оценки нетривиальны только в том случае, когда ёмкость семейства алгоритмов много меньше длины обучающей выборки. В доказательствах используется комбинаторная техника, основанная на оценивании разности частот в двух подвыборках одинаковой длины.

Выводятся необходимые и достаточные условия равномерной сходимости частот появления событий к их вероятностям; доказывается, что частота сходится к вероятности равномерно по системе событий тогда и только тогда, когда доля энтропии, приходящейся на один элемент выборки, стремится к нулю с ростом длины выборки.

Предлагается метод упорядоченной (структурной) минимизации риска, предназначенный для выбора модели алгоритмов оптимальной сложности.

Первая часть книги содержит обзор современных (к началу 70-х) методов распознавания образов.

Вторая часть посвящена статистической теории восстановления зависимостей, разработанной авторами.

Третья часть содержит описания методов построения разделяющих поверхностей, в том числе метода обобщённого портрета.

Ссылки

Литература

  1. Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979. — 448 с.  (подробнее) — Более поздняя книга, содержащая изложение основ теории и её обобщения на задачи восстановления регрессии и интерпретации результатов косвенных экспериментов.
Личные инструменты