Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей
Представлений загальний прийом до оцінювання складності класів алгоритмів — так званий pVCD-метод, який вдалося розробити, обмеживши всі дані сімейства моделей емпіричного узагальнення до класів, що реалізовуються на комп’ютерах, і ширше, розглядаючи їх частково-рекурсивні уявлення. В рамках алгорит...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Дата: | 2012 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2012
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84036 |
| 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 семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей / В.И. Донской // Кибернетика и системный анализ. — 2012. — Т. 48, № 2. — С. 86-96. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862737741777731584 |
|---|---|
| author | Донской, В.И. |
| author_facet | Донской, В.И. |
| citation_txt | Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей / В.И. Донской // Кибернетика и системный анализ. — 2012. — Т. 48, № 2. — С. 86-96. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | Представлений загальний прийом до оцінювання складності класів алгоритмів — так званий pVCD-метод, який вдалося розробити, обмеживши всі дані сімейства моделей емпіричного узагальнення до класів, що реалізовуються на комп’ютерах, і ширше, розглядаючи їх частково-рекурсивні уявлення. В рамках алгоритмічного підходу введено поняття колмогоровської складності класів алгоритмів розпізнавання властивостей або витягання закономірностей. На основі цього поняття запропоновано метод оцінювання невипадковості витягання емпіричних закономірностей
The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, the so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were limited to classes implementable on computers and wider, by examining their partly recursive presentations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of classes of algorithms of the recognition of properties or extraction of regularities is proposed. Based on this concept, a method is proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities.
|
| first_indexed | 2025-12-07T20:00:57Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84036 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T20:00:57Z |
| publishDate | 2012 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Донской, В.И. 2015-07-02T09:04:04Z 2015-07-02T09:04:04Z 2012 Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей / В.И. Донской // Кибернетика и системный анализ. — 2012. — Т. 48, № 2. — С. 86-96. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84036 519.95 Представлений загальний прийом до оцінювання складності класів алгоритмів — так званий pVCD-метод, який вдалося розробити, обмеживши всі дані сімейства моделей емпіричного узагальнення до класів, що реалізовуються на комп’ютерах, і ширше, розглядаючи їх частково-рекурсивні уявлення. В рамках алгоритмічного підходу введено поняття колмогоровської складності класів алгоритмів розпізнавання властивостей або витягання закономірностей. На основі цього поняття запропоновано метод оцінювання невипадковості витягання емпіричних закономірностей The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, the so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were limited to classes implementable on computers and wider, by examining their partly recursive presentations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of classes of algorithms of the recognition of properties or extraction of regularities is proposed. Based on this concept, a method is proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Кибернетика Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей Складність сімейств алгоритмів навчання і оцінювання невипадковості витягання емпіричних закономірностей The complexity of families of machine learning algorithms and evaluation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities Article published earlier |
| spellingShingle | Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей Донской, В.И. Кибернетика |
| title | Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
| title_alt | Складність сімейств алгоритмів навчання і оцінювання невипадковості витягання емпіричних закономірностей The complexity of families of machine learning algorithms and evaluation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities |
| title_full | Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
| title_fullStr | Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
| title_full_unstemmed | Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
| title_short | Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
| title_sort | сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей |
| topic | Кибернетика |
| topic_facet | Кибернетика |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84036 |
| work_keys_str_mv | AT donskoivi složnostʹsemeistvalgoritmovobučeniâiocenivanieneslučainostiizvlečeniâémpiričeskihzakonomernostei AT donskoivi skladnístʹsímeistvalgoritmívnavčannâíocínûvannânevipadkovostívitâgannâempíričnihzakonomírnostei AT donskoivi thecomplexityoffamiliesofmachinelearningalgorithmsandevaluationofthenonrandomnessofextractionofempiricalregularities |