Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска

Задачу бінарної класифікації зведено до мінімізації опуклих функціоналів регуляризованого емпіричного ризику у репродуктивному гільбертовому просторі. Розв’язок цієї задачі шукається у вигляді лінійної комбінації ядерних опорних функцій (метод опорних векторів Вапника). Отримано оцінки ризику помилк...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кибернетика и системный анализ
Date:2009
Main Authors: Норкин, В.И., Кайзер, М.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44404
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска / В.И. Норкин, М.А. Кайзер // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 5. — С. 93-105. — Бібліогр.: 33 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-44404
record_format dspace
spelling Норкин, В.И.
Кайзер, М.А.
2013-06-01T08:24:18Z
2013-06-01T08:24:18Z
2009
Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска / В.И. Норкин, М.А. Кайзер // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 5. — С. 93-105. — Бібліогр.: 33 назв. — рос.
0023-1274
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44404
519:234:24:85
Задачу бінарної класифікації зведено до мінімізації опуклих функціоналів регуляризованого емпіричного ризику у репродуктивному гільбертовому просторі. Розв’язок цієї задачі шукається у вигляді лінійної комбінації ядерних опорних функцій (метод опорних векторів Вапника). Отримано оцінки ризику помилкової класифікації як функції об’єму навчальної вибірки та інших параметрів моделі.
A binary classification problem is reduced to the minimization of convex regularized empirical risk functionals in a reproducing kernel Hilbert space. The solution is searched for in the form of a finite linear combination of kernel support functions (support vector machines of Vapnik). Risk estimates for a misclassification as a function of a training sample volume and other model parameters are obtained.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Системный анализ
Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска
Про ефективність методів класифікації, що базуються на мінімізації емпіричного ризику
On the efficiency of classification methods based on empirical risk minimization
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска
spellingShingle Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска
Норкин, В.И.
Кайзер, М.А.
Системный анализ
title_short Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска
title_full Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска
title_fullStr Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска
title_full_unstemmed Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска
title_sort об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска
author Норкин, В.И.
Кайзер, М.А.
author_facet Норкин, В.И.
Кайзер, М.А.
topic Системный анализ
topic_facet Системный анализ
publishDate 2009
language Russian
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Про ефективність методів класифікації, що базуються на мінімізації емпіричного ризику
On the efficiency of classification methods based on empirical risk minimization
description Задачу бінарної класифікації зведено до мінімізації опуклих функціоналів регуляризованого емпіричного ризику у репродуктивному гільбертовому просторі. Розв’язок цієї задачі шукається у вигляді лінійної комбінації ядерних опорних функцій (метод опорних векторів Вапника). Отримано оцінки ризику помилкової класифікації як функції об’єму навчальної вибірки та інших параметрів моделі. A binary classification problem is reduced to the minimization of convex regularized empirical risk functionals in a reproducing kernel Hilbert space. The solution is searched for in the form of a finite linear combination of kernel support functions (support vector machines of Vapnik). Risk estimates for a misclassification as a function of a training sample volume and other model parameters are obtained.
issn 0023-1274
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44404
citation_txt Об эффективности методов классификации, основанных на минимизации эмпирического риска / В.И. Норкин, М.А. Кайзер // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 5. — С. 93-105. — Бібліогр.: 33 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT norkinvi obéffektivnostimetodovklassifikaciiosnovannyhnaminimizaciiémpiričeskogoriska
AT kaizerma obéffektivnostimetodovklassifikaciiosnovannyhnaminimizaciiémpiričeskogoriska
AT norkinvi proefektivnístʹmetodívklasifíkacííŝobazuûtʹsânamínímízacííempíričnogoriziku
AT kaizerma proefektivnístʹmetodívklasifíkacííŝobazuûtʹsânamínímízacííempíričnogoriziku
AT norkinvi ontheefficiencyofclassificationmethodsbasedonempiricalriskminimization
AT kaizerma ontheefficiencyofclassificationmethodsbasedonempiricalriskminimization
first_indexed 2025-12-07T15:20:56Z
last_indexed 2025-12-07T15:20:56Z
_version_ 1850863367591297024