Процедура селекции ридж-регрессионных моделей
Исследована эффективность процедуры селекции регрессионных моделей в случае неопределённости структуры модели, аппроксимируемой ридж-регрессией. Досліджена ефективність процедури селекції регресійних моделей в разі невизначеності структури моделі, що апроксимується рідж-регресією. Efficiency of proc...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Індуктивне моделювання складних систем |
|---|---|
| Дата: | 2012 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2012
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45969 |
| 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: | Процедура селекции ридж-регрессионных моделей / М.В. Потанина // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2012. — Вип. 4. — С. 168-176. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-45969 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Потанина, М.В. 2013-06-21T09:12:00Z 2013-06-21T09:12:00Z 2012 Процедура селекции ридж-регрессионных моделей / М.В. Потанина // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2012. — Вип. 4. — С. 168-176. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. XXXX-0044 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45969 519.711.3 Исследована эффективность процедуры селекции регрессионных моделей в случае неопределённости структуры модели, аппроксимируемой ридж-регрессией. Досліджена ефективність процедури селекції регресійних моделей в разі невизначеності структури моделі, що апроксимується рідж-регресією. Efficiency of procedure of selection of regressive models is investigational in the case of vagueness of model structure, by the approximated ridge-regression. ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Індуктивне моделювання складних систем Процедура селекции ридж-регрессионных моделей Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Процедура селекции ридж-регрессионных моделей |
| spellingShingle |
Процедура селекции ридж-регрессионных моделей Потанина, М.В. |
| title_short |
Процедура селекции ридж-регрессионных моделей |
| title_full |
Процедура селекции ридж-регрессионных моделей |
| title_fullStr |
Процедура селекции ридж-регрессионных моделей |
| title_full_unstemmed |
Процедура селекции ридж-регрессионных моделей |
| title_sort |
процедура селекции ридж-регрессионных моделей |
| author |
Потанина, М.В. |
| author_facet |
Потанина, М.В. |
| publishDate |
2012 |
| language |
Russian |
| container_title |
Індуктивне моделювання складних систем |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| format |
Article |
| description |
Исследована эффективность процедуры селекции регрессионных моделей в случае неопределённости структуры модели, аппроксимируемой ридж-регрессией.
Досліджена ефективність процедури селекції регресійних моделей в разі невизначеності структури моделі, що апроксимується рідж-регресією.
Efficiency of procedure of selection of regressive models is investigational in the case of vagueness of model structure, by the approximated ridge-regression.
|
| issn |
XXXX-0044 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45969 |
| citation_txt |
Процедура селекции ридж-регрессионных моделей / М.В. Потанина // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2012. — Вип. 4. — С. 168-176. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT potaninamv proceduraselekciiridžregressionnyhmodelei |
| first_indexed |
2025-12-07T17:37:23Z |
| last_indexed |
2025-12-07T17:37:23Z |
| _version_ |
1850871951916007424 |