СКЛАДНІСТЬ БАЙЄСІВСЬКОЇ ПРОЦЕДУРИ ІНДУКТИВНОГО ВИВОДУ. ДИСКРЕТНИЙ ВИПАДОК

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 s...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2006
Hauptverfasser: Beletskiy, B.A., Vagis, A.A., Vasilyev, S.V., Gupal, N.A.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2006
Online Zugang:https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/271
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Problems of Control and Informatics

Institution

Problems of Control and Informatics
id oai:ojs2.jais.net.ua:article-271
record_format ojs
spelling oai:ojs2.jais.net.ua:article-2712024-10-09T11:32:56Z COMPLEXITY OF BAYESIAN PROCEDURE OF INDUCTIVE INFERENCE. DISCRETE CASE СКЛАДНІСТЬ БАЙЄСІВСЬКОЇ ПРОЦЕДУРИ ІНДУКТИВНОГО ВИВОДУ. ДИСКРЕТНИЙ ВИПАДОК Beletskiy, B.A. Vagis, A.A. Vasilyev, S.V. Gupal, N.A. 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. Досліджено поведінку індуктивних процедур в залежності від змісту навчальної вибірки. Показано, що у випадку, коли в навчальній вибірці відсутня інформація про який-небудь клас об’єктів або статистична інформація про апріорні імовірності класів, то будь-яка 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. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2006-12-20 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/271 10.1615/J Automat Inf Scien.v38.i11.60 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 51 № 6 (2006): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 55-70 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 51 № 6 (2006): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 55-70 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 51 No. 6 (2006): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 55-70 2786-6505 2786-6491 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/271/350 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
institution Problems of Control and Informatics
baseUrl_str
datestamp_date 2024-10-09T11:32:56Z
collection OJS
language Ukrainian
format Article
author Beletskiy, B.A.
Vagis, A.A.
Vasilyev, S.V.
Gupal, N.A.
spellingShingle Beletskiy, B.A.
Vagis, A.A.
Vasilyev, S.V.
Gupal, N.A.
СКЛАДНІСТЬ БАЙЄСІВСЬКОЇ ПРОЦЕДУРИ ІНДУКТИВНОГО ВИВОДУ. ДИСКРЕТНИЙ ВИПАДОК
author_facet Beletskiy, B.A.
Vagis, A.A.
Vasilyev, S.V.
Gupal, N.A.
author_sort Beletskiy, B.A.
title СКЛАДНІСТЬ БАЙЄСІВСЬКОЇ ПРОЦЕДУРИ ІНДУКТИВНОГО ВИВОДУ. ДИСКРЕТНИЙ ВИПАДОК
title_short СКЛАДНІСТЬ БАЙЄСІВСЬКОЇ ПРОЦЕДУРИ ІНДУКТИВНОГО ВИВОДУ. ДИСКРЕТНИЙ ВИПАДОК
title_full СКЛАДНІСТЬ БАЙЄСІВСЬКОЇ ПРОЦЕДУРИ ІНДУКТИВНОГО ВИВОДУ. ДИСКРЕТНИЙ ВИПАДОК
title_fullStr СКЛАДНІСТЬ БАЙЄСІВСЬКОЇ ПРОЦЕДУРИ ІНДУКТИВНОГО ВИВОДУ. ДИСКРЕТНИЙ ВИПАДОК
title_full_unstemmed СКЛАДНІСТЬ БАЙЄСІВСЬКОЇ ПРОЦЕДУРИ ІНДУКТИВНОГО ВИВОДУ. ДИСКРЕТНИЙ ВИПАДОК
title_sort складність байєсівської процедури індуктивного виводу. дискретний випадок
title_alt COMPLEXITY OF BAYESIAN PROCEDURE OF INDUCTIVE INFERENCE. DISCRETE CASE
description 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.
publisher V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
publishDate 2006
url https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/271
work_keys_str_mv AT beletskiyba complexityofbayesianprocedureofinductiveinferencediscretecase
AT vagisaa complexityofbayesianprocedureofinductiveinferencediscretecase
AT vasilyevsv complexityofbayesianprocedureofinductiveinferencediscretecase
AT gupalna complexityofbayesianprocedureofinductiveinferencediscretecase
AT beletskiyba skladnístʹbajêsívsʹkoíproceduriínduktivnogovivodudiskretnijvipadok
AT vagisaa skladnístʹbajêsívsʹkoíproceduriínduktivnogovivodudiskretnijvipadok
AT vasilyevsv skladnístʹbajêsívsʹkoíproceduriínduktivnogovivodudiskretnijvipadok
AT gupalna skladnístʹbajêsívsʹkoíproceduriínduktivnogovivodudiskretnijvipadok
first_indexed 2025-10-30T02:48:54Z
last_indexed 2025-10-30T02:48:54Z
_version_ 1847373368415748096