Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів

В работе приведена полная концепция вероятносно-комбинаторного подхода, явлюящаяся результатом длительных предварительных исследований. Подход дает возможность установить причины переобучения алгоритмов распознавания, определить возможные пути его уменьшения, а также строить максимально точные оценк...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Таврический вестник информатики и математики
Дата:2009
Автори: Капустій, Б.О., Русин, Б.П., Таянов, В.А.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Кримський науковий центр НАН України і МОН України 2009
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18224
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів / Б.О. Капустій, Б.П. Русин, В.А. Таянов // Таврический вестник информатики и математики. — 2009. — № 2. — С. 5-14. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-18224
record_format dspace
spelling Капустій, Б.О.
Русин, Б.П.
Таянов, В.А.
2011-03-18T23:32:04Z
2011-03-18T23:32:04Z
2009
Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів / Б.О. Капустій, Б.П. Русин, В.А. Таянов // Таврический вестник информатики и математики. — 2009. — № 2. — С. 5-14. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.
1729-3901
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18224
004.93
В работе приведена полная концепция вероятносно-комбинаторного подхода, явлюящаяся результатом длительных предварительных исследований. Подход дает возможность установить причины переобучения алгоритмов распознавания, определить возможные пути его уменьшения, а также строить максимально точные оценки вероятности распознавания. Комбинаторный подход работает с детерминированными результатами распознавания, а вероятности - определяет вероятность существования этих результатов. Оснлвная ценность комбинаторного подхода состоит в том, что он дает возможность определить влияние изменения размера обучающих данных на разные алгоритмы, выбрать наиболее оптимальный из них или композицию оптимальных алгоритмов. Вероятносная часть определяет вероятность результатов, полученных на основании комбинаторного подхода.
У роботі наведена повна концепція ймовірно-комбінаторного підхіду, що є результатом тривалих попередніх досліджень. Підхід дає можливість встановити причини перенавчання алгоритмів розпізнавання, визначити можливі шляхи його зменшення, а також будувати максимально точні оцінки ймовірності розпізнання. Ккомбінаторний підхід працює з детермінованими результатами розпізнання, а ймовірнісний - визначає ймовірність існування цих результатів. Оснавна цінність комбінаторного підхіду полягає в тому, що він дає можливість визначити вплив змін розміру навчаючих данних на різні алгоритми, вибрати найбільш оптимальний із них або композицію оптимальніх алгоритмів. Ймовірнісна частина визначає ймовірність результатів, отриманих на основі комбінаторного підходу.
In this paper the full conception of the probabilistically combinatorial approach has been presented. This conception is the result of previous long preliminary works. The approach gives the possibility to cstablish the reasons of rccognition algorithms overtraining, to define the possible ways of it reduction and to build the most precise estimates of the recognition probability. The combinatorial approach works with determined data of the recognition process and the probabilistic one determines the probability of these results existence. The most usefulness of the combinatorial approach consists in the possibility to determine the training set variation influence on the different algorithms and select the most appropriate one from these algorithms or algorithm composition. The probabilistic part of this approach determines the probability of results obtained on the basis of combinatorial approach.
uk
Кримський науковий центр НАН України і МОН України
Таврический вестник информатики и математики
Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів
spellingShingle Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів
Капустій, Б.О.
Русин, Б.П.
Таянов, В.А.
title_short Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів
title_full Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів
title_fullStr Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів
title_full_unstemmed Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів
title_sort оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів
author Капустій, Б.О.
Русин, Б.П.
Таянов, В.А.
author_facet Капустій, Б.О.
Русин, Б.П.
Таянов, В.А.
publishDate 2009
language Ukrainian
container_title Таврический вестник информатики и математики
publisher Кримський науковий центр НАН України і МОН України
format Article
description В работе приведена полная концепция вероятносно-комбинаторного подхода, явлюящаяся результатом длительных предварительных исследований. Подход дает возможность установить причины переобучения алгоритмов распознавания, определить возможные пути его уменьшения, а также строить максимально точные оценки вероятности распознавания. Комбинаторный подход работает с детерминированными результатами распознавания, а вероятности - определяет вероятность существования этих результатов. Оснлвная ценность комбинаторного подхода состоит в том, что он дает возможность определить влияние изменения размера обучающих данных на разные алгоритмы, выбрать наиболее оптимальный из них или композицию оптимальных алгоритмов. Вероятносная часть определяет вероятность результатов, полученных на основании комбинаторного подхода. У роботі наведена повна концепція ймовірно-комбінаторного підхіду, що є результатом тривалих попередніх досліджень. Підхід дає можливість встановити причини перенавчання алгоритмів розпізнавання, визначити можливі шляхи його зменшення, а також будувати максимально точні оцінки ймовірності розпізнання. Ккомбінаторний підхід працює з детермінованими результатами розпізнання, а ймовірнісний - визначає ймовірність існування цих результатів. Оснавна цінність комбінаторного підхіду полягає в тому, що він дає можливість визначити вплив змін розміру навчаючих данних на різні алгоритми, вибрати найбільш оптимальний із них або композицію оптимальніх алгоритмів. Ймовірнісна частина визначає ймовірність результатів, отриманих на основі комбінаторного підходу. In this paper the full conception of the probabilistically combinatorial approach has been presented. This conception is the result of previous long preliminary works. The approach gives the possibility to cstablish the reasons of rccognition algorithms overtraining, to define the possible ways of it reduction and to build the most precise estimates of the recognition probability. The combinatorial approach works with determined data of the recognition process and the probabilistic one determines the probability of these results existence. The most usefulness of the combinatorial approach consists in the possibility to determine the training set variation influence on the different algorithms and select the most appropriate one from these algorithms or algorithm composition. The probabilistic part of this approach determines the probability of results obtained on the basis of combinatorial approach.
issn 1729-3901
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/18224
citation_txt Оцінка ефективності моделі навчання та якості роботи метричних класифікаторів / Б.О. Капустій, Б.П. Русин, В.А. Таянов // Таврический вестник информатики и математики. — 2009. — № 2. — С. 5-14. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT kapustíibo ocínkaefektivnostímodelínavčannâtaâkostírobotimetričnihklasifíkatorív
AT rusinbp ocínkaefektivnostímodelínavčannâtaâkostírobotimetričnihklasifíkatorív
AT taânovva ocínkaefektivnostímodelínavčannâtaâkostírobotimetričnihklasifíkatorív
first_indexed 2025-12-02T03:43:50Z
last_indexed 2025-12-02T03:43:50Z
_version_ 1850861431991304193