2025-02-23T22:06:39-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-84036%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T22:06:39-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-84036%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T22:06:39-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T22:06:39-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей
Представлений загальний прийом до оцінювання складності класів алгоритмів — так званий pVCD-метод, який вдалося розробити, обмеживши всі дані сімейства моделей емпіричного узагальнення до класів, що реалізовуються на комп’ютерах, і ширше, розглядаючи їх частково-рекурсивні уявлення. В рамках алгорит...
Saved in:
Main Author: | |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Russian |
Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2012
|
Series: | Кибернетика и системный анализ |
Subjects: | |
Online Access: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84036 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
id |
irk-123456789-84036 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
irk-123456789-840362015-07-03T03:02:44Z Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей Донской, В.И. Кибернетика Представлений загальний прийом до оцінювання складності класів алгоритмів — так званий pVCD-метод, який вдалося розробити, обмеживши всі дані сімейства моделей емпіричного узагальнення до класів, що реалізовуються на комп’ютерах, і ширше, розглядаючи їх частково-рекурсивні уявлення. В рамках алгоритмічного підходу введено поняття колмогоровської складності класів алгоритмів розпізнавання властивостей або витягання закономірностей. На основі цього поняття запропоновано метод оцінювання невипадковості витягання емпіричних закономірностей The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, the so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were limited to classes implementable on computers and wider, by examining their partly recursive presentations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of classes of algorithms of the recognition of properties or extraction of regularities is proposed. Based on this concept, a method is proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities. 2012 Article Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей / В.И. Донской // Кибернетика и системный анализ. — 2012. — Т. 48, № 2. — С. 86-96. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 0023-1274 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84036 519.95 ru Кибернетика и системный анализ Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
collection |
DSpace DC |
language |
Russian |
topic |
Кибернетика Кибернетика |
spellingShingle |
Кибернетика Кибернетика Донской, В.И. Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей Кибернетика и системный анализ |
description |
Представлений загальний прийом до оцінювання складності класів алгоритмів — так званий pVCD-метод, який вдалося розробити, обмеживши всі дані сімейства моделей емпіричного узагальнення до класів, що реалізовуються на комп’ютерах, і ширше, розглядаючи їх частково-рекурсивні уявлення. В рамках алгоритмічного підходу введено поняття колмогоровської складності класів алгоритмів розпізнавання властивостей або витягання закономірностей. На основі цього поняття запропоновано метод оцінювання невипадковості витягання емпіричних закономірностей |
format |
Article |
author |
Донской, В.И. |
author_facet |
Донской, В.И. |
author_sort |
Донской, В.И. |
title |
Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
title_short |
Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
title_full |
Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
title_fullStr |
Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
title_full_unstemmed |
Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
title_sort |
сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
publishDate |
2012 |
topic_facet |
Кибернетика |
url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84036 |
citation_txt |
Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей / В.И. Донской // Кибернетика и системный анализ. — 2012. — Т. 48, № 2. — С. 86-96. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
series |
Кибернетика и системный анализ |
work_keys_str_mv |
AT donskojvi složnostʹsemejstvalgoritmovobučeniâiocenivanieneslučajnostiizvlečeniâémpiričeskihzakonomernostej |
first_indexed |
2023-10-18T19:28:03Z |
last_indexed |
2023-10-18T19:28:03Z |
_version_ |
1796147037566140416 |