Решение задачи дискриминантного анализа на основе метода группового учета аргументов

Рассмотрена задача поиска оптимальной по сложности дискриминантной функции. Описаны критерии качества дискриминантных функций, разработанные в рамках метода группового учета аргументов: критерий, основанный на разбиении наблюдений на обучающую и проверочную выборки, и критерий скользящего экзамена....

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Управляющие системы и машины
Дата:2013
Автори: Сарычев, А.П., Сарычева, Л.В.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2013
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83139
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:Решение задачи дискриминантного анализа на основе метода группового учета аргументов / А.П. Сарычев, Л.В. Сарычева // Управляющие системы и машины. — 2013. — № 2. — С. 18-27. — Бібліогр.: 20 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Рассмотрена задача поиска оптимальной по сложности дискриминантной функции. Описаны критерии качества дискриминантных функций, разработанные в рамках метода группового учета аргументов: критерий, основанный на разбиении наблюдений на обучающую и проверочную выборки, и критерий скользящего экзамена. The task of searching the optimum on complexity discriminant function is considered. The criteria of the quality of the discriminant functions developed in the Group Method of Data Handling are described: the criterion based on a partition of observations on learning and checking samples, and the criterion of sliding examination. Розглянуто задачу пошуку оптимальної за складністю дискримінантної функції. Описано критерії якості дискримінантних функцій, розроблених у межах методу групового урахування аргументів: критерій, заснований на розбивці спостережень на навчальну й перевірочну вибірки, і критерій ковзного іспиту.
ISSN:0130-5395