Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай
Досліджено поведінку індуктивних процедур в залежності від змісту навчальної вибірки. Показано, що у випадку, коли в навчальній вибірці відсутня інформація про якийнебудь клас об’єктів або статистична інформація про апріорні імовірності класів, то будьяка процедура працює погано і її похибка строго...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2006 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2006
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206934 |
| 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: | Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай / Б.А. Белецкий, А.А. Вагис, С.В. Васильев, Н.А. Гупал // Проблемы управления и информатики. — 2006. — № 6. — С. 55-70. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862733198776074240 |
|---|---|
| author | Белецкий, Б.А. Вагис, А.А. Васильев, С.В. Гупал, Н.А. |
| author_facet | Белецкий, Б.А. Вагис, А.А. Васильев, С.В. Гупал, Н.А. |
| citation_txt | Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай / Б.А. Белецкий, А.А. Вагис, С.В. Васильев, Н.А. Гупал // Проблемы управления и информатики. — 2006. — № 6. — С. 55-70. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | Досліджено поведінку індуктивних процедур в залежності від змісту навчальної вибірки. Показано, що у випадку, коли в навчальній вибірці відсутня інформація про якийнебудь клас об’єктів або статистична інформація про апріорні імовірності класів, то будьяка процедура працює погано і її похибка строго додатна. Дано оцінку похибки байєсівської процедури розпізнавання в залежності від обсягу навчальної вибірки та інших параметрів. Доведено субоптимальність байєсівського підходу, визначено складність класу задач.
Behavior of inductive procedures depending on composition of learning sample is studied. It is shown that if in the learning sample there is no information about some class of objects or statistical information about a priori probabilities of classes then any procedure works badly and its error is strictly positive. The lower bound of an error for the Bayes recognition procedure is obtained depending on a learning sample size and other parameters. It is proved that Bayesian procedure is suboptimal.
|
| first_indexed | 2025-12-07T19:35:26Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-206934 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T19:35:26Z |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Белецкий, Б.А. Вагис, А.А. Васильев, С.В. Гупал, Н.А. 2025-09-26T13:44:58Z 2006 Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай / Б.А. Белецкий, А.А. Вагис, С.В. Васильев, Н.А. Гупал // Проблемы управления и информатики. — 2006. — № 6. — С. 55-70. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206934 519.68 Досліджено поведінку індуктивних процедур в залежності від змісту навчальної вибірки. Показано, що у випадку, коли в навчальній вибірці відсутня інформація про якийнебудь клас об’єктів або статистична інформація про апріорні імовірності класів, то будьяка процедура працює погано і її похибка строго додатна. Дано оцінку похибки байєсівської процедури розпізнавання в залежності від обсягу навчальної вибірки та інших параметрів. Доведено субоптимальність байєсівського підходу, визначено складність класу задач. Behavior of inductive procedures depending on composition of learning sample is studied. It is shown that if in the learning sample there is no information about some class of objects or statistical information about a priori probabilities of classes then any procedure works badly and its error is strictly positive. The lower bound of an error for the Bayes recognition procedure is obtained depending on a learning sample size and other parameters. It is proved that Bayesian procedure is suboptimal. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Методы обработки и защиты информации Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай Складність байєсівської процедури індуктивного виводу. Дискретний випадок Complexity of Bayesian procedure of inductive inference. Discrete case Article published earlier |
| spellingShingle | Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай Белецкий, Б.А. Вагис, А.А. Васильев, С.В. Гупал, Н.А. Методы обработки и защиты информации |
| title | Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай |
| title_alt | Складність байєсівської процедури індуктивного виводу. Дискретний випадок Complexity of Bayesian procedure of inductive inference. Discrete case |
| title_full | Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай |
| title_fullStr | Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай |
| title_full_unstemmed | Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай |
| title_short | Сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. Дискретный случай |
| title_sort | сложность байесовской процедуры индуктивного вывода. дискретный случай |
| topic | Методы обработки и защиты информации |
| topic_facet | Методы обработки и защиты информации |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206934 |
| work_keys_str_mv | AT beleckiiba složnostʹbaiesovskoiproceduryinduktivnogovyvodadiskretnyislučai AT vagisaa složnostʹbaiesovskoiproceduryinduktivnogovyvodadiskretnyislučai AT vasilʹevsv složnostʹbaiesovskoiproceduryinduktivnogovyvodadiskretnyislučai AT gupalna složnostʹbaiesovskoiproceduryinduktivnogovyvodadiskretnyislučai AT beleckiiba skladnístʹbaiêsívsʹkoíproceduriínduktivnogovivodudiskretniivipadok AT vagisaa skladnístʹbaiêsívsʹkoíproceduriínduktivnogovivodudiskretniivipadok AT vasilʹevsv skladnístʹbaiêsívsʹkoíproceduriínduktivnogovivodudiskretniivipadok AT gupalna skladnístʹbaiêsívsʹkoíproceduriínduktivnogovivodudiskretniivipadok AT beleckiiba complexityofbayesianprocedureofinductiveinferencediscretecase AT vagisaa complexityofbayesianprocedureofinductiveinferencediscretecase AT vasilʹevsv complexityofbayesianprocedureofinductiveinferencediscretecase AT gupalna complexityofbayesianprocedureofinductiveinferencediscretecase |